用于情报挖掘的典型网络社团划分算法比较研究*
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陈云伟, 张瑞红
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Comparing on Community Detection Algorithms for Information Mining
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Chen Yunwei,Zhang Ruihong
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| 表1 几种典型社团划分算法比较 |
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| 算法 | 类型 | 核心思想 | 时间复杂度
(m条边, n个节点) | 模块度
(针对空手道俱乐部数据) | | GN算法 | 分裂法 | 将边介数最高的边从网络中移除 | O(mn2) | 0.4左右 | | FN算法 | 聚合法 | 将社团向着模块度增量最多的方向合并 | O((m+n)n) | 0.381 | | Louvain算法 | 聚合法 | 基于模块度的LMH算法 | O(n) | 0.4151 | | Louvain多级细分算法 | 聚合法 | 基于模块度的LMH算法 | -- | 0.4198 | | SLM算法 | 聚合法 | 基于模块度的LMH算法 | -- | -- |
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