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傳統(tǒng)局部擴張方法在對企業(yè)社會化網絡（ESN）中的重疊社區(qū)結構進行識別時，存在計算冗余與社區(qū)挖掘不徹底的問題。為此，提出一種基于貪婪派系擴張的重疊社區(qū)發(fā)現算法GFE。在原始ESN中尋找極大派系，根據派系間的關聯程度計算其鏈接強度，將原始網絡圖轉換成最大派系圖。在最大化適應度函數的條件下，貪婪擴張最大派系圖中的種子派系，以進行社區(qū)發(fā)現。在此基礎上，比較社區(qū)差異度，合并近似重復的社區(qū)，從而優(yōu)化重疊社區(qū)的層次結構。實驗結果表明，GFE算法能有效發(fā)現ESN中的重疊社區(qū)結構，且運行效率高于CPM、LFM等。
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