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基于学术社区的科技论文推荐方法被引量：9: 2012年; 提出一种以学术社区服务系统为基础,面向学术社区用户的新型科技论文推荐方法,可充分利用社区用户信息改善科技论文推荐质量以及效率.对该方法所涉及的学术社区服务系统设计、网络社区发现以及基于网络社区的协同推荐算法等关键问题的实现思路进行了详细阐述.实际应用表明,该方法可为科研用户提供更准确、更可信的论文推荐服务.; 贺超波沈玉利余建辉林海吴琳琳; 关键词：科技论文

基于标签传播的复杂网络社区发现算法研究: 现实世界中充满着各种各样的复杂网络。复杂网络所拥有的一个最普遍和最重要的拓扑属性是社区结构，即网络是由若干个社区组成的。在同一个社区内部，节点与节点的连接紧密，而不同社区的节点之间相互连接却相对稀疏。社区发现的任务是利用...; 林海; 关键词：复杂网络并行计算

基于标签传播的可并行复杂网络重叠社区发现算法被引量：11: 2016年; 针对复杂网络重叠社区发现算法中预先输入参数的局限性以及标签冗余等缺点,提出一种改进的复杂网络重叠社区发现算法,最小极大团标签传播算法MMCLPA(minimal maximal clique label propagation algorithm).该算法通过寻找网络中的最小极大团(MMC)并对每个MMC中的节点赋予相同的标签来减少冗余标签,提高算法的稳定性.标签更新时采用亲密度作为权重并由MMC构成的核心节点群向四周扩散,后期处理采用自适应阈值方式克服了预先输入参数对未知网络的局限性.通过仿真和真实网络数据与其他几种有代表性的社区发现算法的实验对比分析,表明MMCLPA算法提高了对混合参数u的容忍度以及算法的鲁棒性.利用分布式计算模型Map Reduce和Hadoop云平台实现了MMCLPA算法的并行化,实验结果表明并行化的MMCLPA算法在百万级节点的复杂网络大数据中拥有单机系统下近似的社区发现质量以及良好的可扩展性.; 李春英汤庸林海袁成哲麦辉强; 关键词：复杂网络并行计算

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林海