为克服传统重叠社区发现算法产生局部最优解的缺陷,提出一种新的基于模糊谱聚类的重叠社区发现算法。用局部连接相似度度量构造原始样本数据集的相似度矩阵,并采用谱方法将原样本嵌入到一个低维空间。在这个空间上,构造模糊相似矩阵,采用模糊聚类划分社区,检测并合并冗余社区。试验结果表明,该算法能够有效地提高重叠社区划分的质量。 基于模糊谱聚类的重叠社区发现算法能准确、本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com  重叠社区发现-电动液压滚圆机张家港钢管滚圆机滚弧机折弯机有效地划分出实际网络中的重叠社区，从而提高重叠社区划分的质量，且有效避免因局部最优解产生的冗余社区。5结束语针对重叠社区发现算法中受局部最优解的影响导致检测结果中出现冗余社区的问题，结合谱模糊聚类所具有的边界不确定划分性能，提出了一种基于模糊谱聚类的重叠社区发现算法。改进的算法对陷入局部极值的个体使用模糊集策略处理，避免出现局部最优现象，有效地减少了无用的迭代。试验结果表明，FSC-OCD算法可以重叠社区发现-电动液压滚圆机张家港钢管滚圆机滚弧机折弯机本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com