一个学习社区发现算法的资源包，包含若干相关paper，以及SLPA/GANXis的源码，还有相关的综合调研PPT报告
2022-02-14 10:14:03
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随着社区规模的不断扩大，基于标签传播思想的重叠社区发现算法得到较大发展。经典重叠社区发现算法虽然很好地利用了标签随机传播特性实现了重叠社区发现，但是也导致该算法输出结果很不稳定、社区生成质量较差。为克服采用最新的ClusterRank为所有节点排序降低随机性带来的结果稳定性差的弊端，引入最大社区节点数以控制最大社区节点数目，防止远大于其他社区的Monster出现。采用真实数据集和人工网络验证，结果证实，改良后算法可行有效。
2022-01-13 09:37:06
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针对现有社区发现算法存在社区质量不满足图可视化要求和算法效率低的问题, 提出一种改进的启发式社 区发现算法. 该算法基于模块度优化, 通过结合预先选取种子节点的方法, 抑制算法中大社区的过度合并, 同时及时 合并小的社区; 然后针对力导引布局算法存在社区结构不明显和布局效率低问题, 提出一种展示大规模社区结构的 社区布局算法, 通过引入社区引力促使同一社区中的节点聚拢, 优化了社区引力建模, 简化了布局算法步骤. 实验结 果表明, 文中算法能够清晰、高效地展示大规模社交网络数据.
2022-01-03 14:33:40
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