| 基于贝叶斯后验模型的局部社团发现 |
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| 引用本文： | 王伟,程华,房一泉.基于贝叶斯后验模型的局部社团发现[J].医学教育探索,2014(5):619-624. |
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| 作者姓名： | 王伟 程华 房一泉 |
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| 作者单位： | 华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237;华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237;华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237 |
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| 摘 要： | 基于节点的局部社团发现在大数据社会网络分析中非常重要。针对Newman模块度在社团发现中的局限性，基于贝叶斯后验模型提出了BS模块度度量法。该方法结合节点的模块度和推荐概率进行建模，并以邻接并入为框架得到了一种新的局部社团发现算法。该方法克服了Newman模块度在稀疏网络中区分度低的问题以及社团结构差异大的分辨率问题，有效地寻找大规模网络中的局部社团。通过与Newman模块度在真实社团中的比较，验证了该度量方法的有效性。
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| 关 键 词： | 社团发现 贝叶斯后验模型 局部社团 BS模块度 |
| 修稿时间： | 2013/10/9 0:00:00 |
Local Community Detection Based on Bayesian Posterior Model |
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| WANG Wei,CHENG Hua and FANG Yi-quan.Local Community Detection Based on Bayesian Posterior Model[J].Researches in Medical Education,2014(5):619-624. |
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| Authors: | WANG Wei CHENG Hua and FANG Yi-quan |
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| Institution: | School of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China;School of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China;School of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | community detection Bayesian posterior model local community BS modularity |
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