文章摘要:针对增量式动态社区发现算法存在的误差累积问题和计算复杂度受网络演化程度影响的问题，本文结合标签传播算法和模块度优化算法提出了一种混合的动态社区发现算法。该算法将网络的演变情况分为产生增量较多的剧烈演变和产生增量相对少的非剧烈演变2种情况。为了减少增量处理，对于剧烈演变，该方法将对应的网络快照看做一个完整网络，采用静态方法划分社区。对于非剧烈演变的情况，则采用增量的方式划分社区。在社区划分过程中，同时采用了基于模块度优化的Louvain算法和标签传播算法进行社区结构调整。在人工数据集和真实数据集上的实验验证了本算法的正确性和有效性。
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