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摘要：一种基于节点影响力和中心节点扩张的社团检测方法。该方法通过三种不同的影响力计算方法评估每个网络节点的影响力值，并通过投票机制赋予权重，得到综合影响力。接着，选择top‑k个具有较高综合影响力的节点形成中心节点集。随后以选定的中心节点为起点，逐步形成初始簇，通过判断邻居节点是否能够形成三角形，并为初始簇内节点赋予相同的标签。对于非初始簇中的节点，按照重要性从大到小的顺序更新标签向量。标签向量的计算结合了拓扑结构信息和中心节点的影响力。最后，为解决多社团连接问题，采用社团归属度对节点社团标签进行校准。该过程从节点影响力较大的节点开始，以确保社团标签更准确地反映节点在网络中的归属。
主权项：1.一种节点影响力和中心节点扩张的社团检测方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1：识别中心节点。分别使用三种不同的影响力方法计算网络中所有节点的影响力值。随后，通过投票机制将这三种影响力值进行综合排名，投票机制也即每种方法的占比不同。根据综合影响力值排名形成中心节点候选集。由于网络的社团个数未知，因此筛选出top-k个具有较高混合影响力的节点；步骤2：构建初始社团。排除中心节点的共同邻居并且基于中心节点与其邻居之间的三角形关系构建初始社团；步骤3：标签向量更新。按照节点影响力从大到小顺序更新剩余节点的标签向量；标签计算结合节点的拓扑结构信息和中心节点的影响力；所有节点更新标签后，最大标签向量值argmaxLi即为每个节点的标签；步骤4：标签校准。使用社团归属度重新评估关键节点以确定最终社团标签。为了避免信息传递能力较低的社团在标定过程中影响结果，节点标签标定从节点影响力较大的节点开始。
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百度查询： 兰州大学 一种基于节点影响力和中心节点扩张的社团检测方法
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