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摘要
本发明属于社交网络技术领域,公开了一种适用于噪音网络的社区发现方法,包括：计算网络中节点的重要性值,确立核心点集合和边界点集合；选取核心代表点构造先验信息；选取边界代表点构造先验信息；将先验信息结合到极值优化过程；按拓扑结构把网络随机分成节点数大致相等的两个部分,形成初始社区结构；计算每个节点对社区模块密度的贡献值,把贡献最小的节点移动到另一部分来进行自组织优化,重复这一自组织优化过程,直到网络的模块密度值不再增加。移除最终得到的两个社区之间的连边,直到整个网络的模块密度值达到最大。本发明以较小的成本有效提高社区划分的准确度,提高噪音环境下社区划分的鲁棒性。
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