一种基于拓展和清理的重叠社团检测方法

本发明公开了一种基于拓展和清理的重叠社团检测方法，包括以下步骤；步骤1：使用Jaccard指标计算不同节点间拓扑结构和语义属性相似度，并且使用超级参数α来衡量两者之间的不同贡献，得到节点联合相似度US；步骤2：针对节点联合相似度US计算节点社团归属度CA；步骤3：针对节点社团归属度CA计算平均节点社团归属度CAavg；步骤4：使用节点社团归属度CA和平均节点社团归属度CAavg对社团进行节点拓展，得到拓展节点集合AE_list，拓展后的重叠社团检测结果cdr1；步骤5：得到重叠社团检测结果cdr2。本发明不仅考虑了网络中节点的拓扑结构，而且还考虑到节点的语义属性，同时其可以对传统的社团检测方法进行改进，使其更可以满足真实世界中带有重叠现象的网络。