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1、針對目前社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測算法計(jì)算量大，準(zhǔn)確度低以及算法結(jié)果不穩(wěn)定的問題，在經(jīng)典Newman快速算法與LPAm算法的基礎(chǔ)之上，各取它們的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合，提出了一種基于局部信息的社團(tuán)檢測新算法。算法利用節(jié)點(diǎn)度和共享鄰居數(shù)定義節(jié)點(diǎn)相似度，首先根據(jù)節(jié)點(diǎn)相似度和一個(gè)預(yù)設(shè)節(jié)點(diǎn)相似度閾值將網(wǎng)絡(luò)劃分為初始的社團(tuán)結(jié)構(gòu)，然后依據(jù)另一個(gè)預(yù)設(shè)社團(tuán)數(shù)目參數(shù)閾值進(jìn)一步優(yōu)化社團(tuán)結(jié)構(gòu)，最后得到精確度較高的社團(tuán)劃分結(jié)果。性能分析證明，該算法有著近似線性的時(shí)間復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明
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