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摘要
本发明属于计算机应用技术领域,公开了一种静态社交网络的重叠社团发现方法,将原始网络图转化为边图,利用边的社团归属唯一性的特性,将原图中的边当作研究对象,将边转化为节点,节点转化为边；由于社团发现和文本当中的主题发现有很高的相似性；本发明采用主题发现模型,将得到的边图作为模型的输入；为了得到可调重叠程度的社团结构,采用重叠社团划分策略,可以得到不同重叠程度的社团划分结果。本发明的可以根据具体的实验数据得到不同重叠程度的重叠社团划分结果,比起现有的社团划分方法有着更高的实用价值。
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本发明属于计算机应用技术领域,公开了一种静态社交网络的重叠社团发现方法,将原始网络图转化为边图,利用边的社团归属唯一性的特性,将原图中的边当作研究对象,将边转化为节点,节点转化为边；由于社团发现和文本当中的主题发现有很高的相似性；本发明采用主题发现模型,将得到的边图作为模型的输入；为了得到可调重叠程度的社团结构,采用重叠社团划分策略,可以得到不同重叠程度的社团划分结果。本发明的可以根据具体的实验数据得到不同重叠程度的重叠社团划分结果,比起现有的社团划分方法有着更高的实用价值。
