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傳統(tǒng)局部擴(kuò)張方法在對企業(yè)社會化網(wǎng)絡(luò)（ESN）中的重疊社區(qū)結(jié)構(gòu)進(jìn)行識別時，存在計算冗余與社區(qū)挖掘不徹底的問題。為此，提出一種基于貪婪派系擴(kuò)張的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法GFE。在原始ESN中尋找極大派系，根據(jù)派系間的關(guān)聯(lián)程度計算其鏈接強(qiáng)度，將原始網(wǎng)絡(luò)圖轉(zhuǎn)換成最大派系圖。在最大化適應(yīng)度函數(shù)的條件下，貪婪擴(kuò)張最大派系圖中的種子派系，以進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上，比較社區(qū)差異度，合并近似重復(fù)的社區(qū)，從而優(yōu)化重疊社區(qū)的層次結(jié)構(gòu)。實驗結(jié)果表明，GFE算法能有效發(fā)現(xiàn)ESN中的重疊社區(qū)結(jié)構(gòu)，且運行效率高于CPM、LFM等。
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