简介：为更好地适应大规模社会网络数据的应用要求,提出一种基于局部模块度的增量式动态社区发现算法。把对起始时间的社会网络执行静态社区发现获得的社区结构和局部模块度作为增量分析的基础,把局部模块度作为优化的条件,使用四种原子操作,逐步演化社区结构。使用社区结构的局部信息,提高了算法的运行效率。避免了设定参数的条件,提高了算法的适应性。实验结果表明,该算法具有一定的实际应用价值。
简介：为了快速认定心理异常学生,做到及时疏导和治疗处理,该文以症状自评量表(SCL-90)测定数据为依据,经过主成分分析,形成作用表达式,以此验证学生是否有问题。
一种基于局部模块度的增量式动态社区发现算法
快速认定心理异常学生的方法研究
