模糊谱聚类重叠社区发现算法

摘要

为克服传统重叠社区发现算法产生局部最优解的缺陷,提出一种新的基于模糊谱聚类的重叠社区发现算法.用局部连接相似度度量构造原始样本数据集的相似度矩阵,并采用谱方法将原样本嵌入到一个低维空间.在这个空间上,构造模糊相似矩阵,采用模糊聚类划分社区,检测并合并冗余社区.试验结果表明,该算法能够有效地提高重叠社区划分的质量.