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摘要
以重叠社团检测算法COPRA作为基础，给出了一个结合节点重要性与节点影响力的重叠社团检测算法COPRANNI.首先，使用一种在三角形构成基础上的节点重要性，以此确定节点更新顺序.其次，使用Node2vec模型遍历网络生成节点序列，在此基础上利用Skip-gram模型获得节点的低维向量，然后通过余弦相似度量标准获取相似值.将该相似性和重要性融合确定的节点影响力引入到隶属系数中，进行标签传播，待稳定收敛后，最终发现重叠社团.通过在多个数据集上进行实验，结果表明：该论文提出的算法在重叠社团EQ质量指标上有较好表现.
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单位内蒙古科技大学; 北京劳动保障职业学院
