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針對當(dāng)前社團(tuán)劃分算法存在劃分方式單一和劃分結(jié)果準(zhǔn)確度低等問題，提出一種基于節(jié)點(diǎn)多屬性相似性聚類的社團(tuán)劃分算法SM-CD。根據(jù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)特性定義網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)屬性與自身屬性，通過調(diào)整兩類屬性在網(wǎng)絡(luò)中所占的權(quán)重計(jì)算網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的相似度矩陣，并將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)按照相似度和模塊度指標(biāo)劃分為不同的社團(tuán)。在Zachary和 Footbal真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SMCD算法相比 Newman GN等算法具有更高的社團(tuán)劃分準(zhǔn)確率。
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