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社交网络的节点之间存在着多种关系,这些关系共同决定了网络中节点的社团结构划分。为了准确地发现多关系社交网络中的社团结构,通过研究信息在多子网复合复杂网络模型上的传播过程,提出了一种多关系网络中的社团结构发现算法。该算法基于多子网复合复杂网络模型建立的多关系社交网络,利用信息在多关系社交网络中的传播过程,将网络中的节点转化成能够被聚类算法处理的向量形式,进而采用聚类算法完成多关系社交网络中的社团结构划分。该算法综合考虑了网络中多种关系的相互作用以及异质节点间的相互影响,得到的传播信息量矩阵表示了各节点在整个网络中的影响力,并将影响力相似的节点划分到同一个社团结构中。实验结果显示,与传统社团结构发现算法相比,该算法不仅在准确度上有所提高,还能将异质节点划分到一个社团中,可以根据用户不同需求挖掘出多关系社交网络中的隐藏信息。 相似文献
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《食品安全质量检测学报》编辑部 《食品安全质量检测学报》2021,(1)
《食品女全质量检测学报》(半月刊)创刊于2010年,是全国首本专注于食品安全与质量领域研究与开发的学术期刊,连续入选中国科技核心期刊库、中国知网学术期刊网络出版总库、万方数据库等,以及国际上英国CABI、英国FSTA、俄罗斯AJ等知名专业文献索引系统。在2020版《中国学术期刊影响因子年报(自然科学与工程技术-2020版)》中的复合影响因子为1.347,质量水平和学术影响力增幅显著,获得专家学者一致好评。目前为中国科技核心期刊。 相似文献
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