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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明提供了一种基于领导力排名和节点相似度的社区检测方法，包括基于领导力模型对无向加权网络中的节点进行领导者排名，得到领导力分值与领导力排名；基于改进的节点相似度与领导力分值确定节点间影响力；通过基于领导力排名和节点间影响力对标签传播方法的节点更新顺序和标签更新规则进行改进，将无向加权网络划分成若干非重叠的初始社区；基于平均度值筛选出小型社区，然后基于模块度增加的贪心策略，将初始社区进行合并，从而获得最终社区检测结果。本发明针对无向加权网络进行社区划分，不仅提高了社区划分的稳定性，同时也提高了社区划分质量。
主权项：1.一种基于领导力排名和节点相似度的社区检测方法，其特征在于，具体步骤为：步骤1、向无向加权图中添加背景节点，初始化所有节点的领导力分值，基于节点的局部特征对每个节点的领导力分值进行迭代更新，直到达到稳态，并计算每个节点最终的领导力分值，按照领导力分值对节点进行领导力排名；步骤2、基于改进的节点相似度与领导力分值确定节点间影响力；步骤3、初始化为每个节点分配唯一标签，并基于领导力排名和节点间影响力对标签传播方法的节点更新顺序和标签更新规则进行改进，将无向加权网络划分成若干非重叠的初始社区；步骤4、基于平均度值筛选出小型社区，然后基于模块度增加的贪心策略，将由步骤3所得到的初始社区进行合并，从而获得最终社区检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种基于领导力排名和节点相似度的社区检测方法
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