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社区发现能够揭示真实社会网络的拓扑结构和动态特性.目前的社区发现算法多针对静态社会网络所设计,而绝大多数真实社会网络的社区结构是动态变化的.针对动态社区发现,现有算法通常基于社区结构平稳变化的假设,无法处理演化过程中可能出现的大量社区消亡或涌现等突发事件.为解决有效并高效地发现大规模动态社会网络的社区结构的问题,提出了一种基于邻域跟随关系的社区表示模型Follow-Community,模型刻画的社区由不同角色的节点以及节点间的跟随关系组成,通过发现节点间存在的直接或间接的跟随关系,可将跟随同一个节点的节点所构成的集合归为一个社区.基于该模型提出了一种具有接近线性时间复杂度的邻域跟随算法NFA(...
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计算机学报
ISSN： 0254-4164
CN： 11-1826/TP
Year： 2017
Issue： 03
Volume： 40
Page： 570-583
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