41、利用词汇相似度提取局部网络社区

利用词汇相似度提取局部网络社区

在网络信息的海洋中，如何准确地提取局部网络社区是一个重要的研究课题。本文将介绍相关的工作、方法以及实验结果，旨在解决现有算法存在的问题，提高网络社区提取的质量和效率。

相关工作

• 最大流算法
  • 设 (G = {V, E}) 为有向图，其中 (V) 是节点集，(E) 是边集。对于边 ((u, v) \in E)，有分配的容量 (c(u, v) \in Z^+)。固定节点 (s, t \in V)，从 (s) 到 (t) 的流 (f) 是一个非负整数函数，满足 (0 \leq f(u, v) \leq c(u, v)) 对于所有 ((u, v) \in E)，且对于所有 (v \in V - {s, t})，(\sum_{(u_i, v) \in E} f(u_i, v) = \sum_{(v, u_j) \in E} f(v, u_j))，即从 (s) 流出的总流量等于流入 (t) 的总流量，图的最大流算法用于找到图的最大流。
  • 设 (S \subseteq V)，(T = V / S)，且 (s \in S)，(t \in T)，边集 ({(u, v) \in E | u \in S, v \in T}) 称为图 (G) 上的 (s - t) 割，最小割是使割边总容量最小的割。著名的最大流 - 最小割定理证明了最大图流等于最小割的值。
• 基于最大流算法的社区提取
  • Flake 等人将网络社区定义为一组网站，这些网站与社区成员之间的链接（无论方向）比