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針對基于標簽傳播的復雜網絡重疊社區發現算法中預先輸入參數在真實網絡中的局限性以及標簽冗余等問題，提出一種基于標簽傳播的面向大規模學術社交網絡的社區發現模型。該模型通過尋找網絡中互不相交的最大極大團（UMC）并對每個UMC中的節點賦予唯一標簽來減少冗余標簽，提高社區發現的效率以及穩定性。標簽更新時以UMC作為核心單位采用親密度的方式由中心向四周更新UMC鄰接節點的標簽及權重，以權重最大值的方式更新網絡中非UMC鄰接節點的權重。后期處理階段采用自適應閾值方式去除節點標簽中的噪聲，有效克服了預先輸入重疊社區個數在真實網絡中的局限性。通過在學術社交網絡平臺——學者網數據集上的實驗表明，該模型能夠將具有一定共性的節點劃分到同一個社區中，并為學術社交網絡平臺進一步的好友推薦、論文分享等精確的個性化服務提供了支持。
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