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針對(duì)基于標(biāo)簽傳播的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法中預(yù)先輸入參數(shù)在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中的局限性以及標(biāo)簽冗余等問(wèn)題，提出一種基于標(biāo)簽傳播的面向大規(guī)模學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)模型。該模型通過(guò)尋找網(wǎng)絡(luò)中互不相交的最大極大團(tuán)（UMC）并對(duì)每個(gè)UMC中的節(jié)點(diǎn)賦予唯一標(biāo)簽來(lái)減少冗余標(biāo)簽，提高社區(qū)發(fā)現(xiàn)的效率以及穩(wěn)定性。標(biāo)簽更新時(shí)以UMC作為核心單位采用親密度的方式由中心向四周更新UMC鄰接節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽及權(quán)重，以權(quán)重最大值的方式更新網(wǎng)絡(luò)中非UMC鄰接節(jié)點(diǎn)的權(quán)重。后期處理階段采用自適應(yīng)閾值方式去除節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽中的噪聲，有效克服了預(yù)先輸入重疊社區(qū)個(gè)數(shù)在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中的局限性。通過(guò)在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)——學(xué)者網(wǎng)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，該模型能夠?qū)⒕哂幸欢ü残缘墓?jié)點(diǎn)劃分到同一個(gè)社區(qū)中，并為學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)一步的好友推薦、論文分享等精確的個(gè)性化服務(wù)提供了支持。
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