针对基于全局的社区发现方法计算复杂度较高,基于局部的社区发现方法难以保证划分准确度的问题,本文提出了一种基于核心节点的社区发现算法。通过局部聚类系数和度计算网络中节点的优先级,以便更准确的选取核心节点,利用多层节点相似度判断其他节点与核心节点是否可以划分进同一小团体,可以提高节点划分准确性,最后,将紧密程度较大的小团体进行合并,得到划分结果。本文在真实的网络上进行验证,与GN算法和FN算法相比,本算法具有更好的划分准确性。
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