摘要：基于三支决策理论,提出了-种基于三支决策的非重叠社团划分算法（ N-TWD）,该方法将初始聚类形成的 重叠社团进行二次划分以形成最终的非重叠社团.N-TWD算法首先利用层次聚类形成有重叠的社团结构,将两个 存在重叠的社团的左边社团中非重叠部分定义为正域,右边社团中非重叠部分定义为负域,而两个社团的重叠部分 定义为边界域.然后,针对边界域中的节点,分别计算边界域中节点与正域和负域的社团归属度进行二次划 分.对于二次划分后仍然留在边界域中的节点将利用投票的方法决定其最终归属,最终获得非重叠的社团结构. 本文选取4 个经典社交网络数据集和1 个真实世界数据集对N-TWD算法进行了验证,相比较其他社团划分算法 （GN、 NFA、 LPA、 CACDA）, N-TWD时间复杂度较低,总体获取的社团模块度值更高.
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 自动化技术
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关键词：复杂网络 社团划分 重叠节点 三支决策理论 粒化系数 层次聚类 社团结构 节点归属度
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