《表2 节点从属度：基于节点从属度的加权网络重叠社区划分算法》

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《基于节点从属度的加权网络重叠社区划分算法》

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其中:Ck表示核心社区；S（i）表示节点i的权重；j表示核心社区Ck中节点i的邻居节点。F（Ck，i）的值越大，说明节点i从属于社区Ck的可能性越大；相反，如果F（Ck，i）的值越小，节点i从属于核心社区Ck的可能性就越小。假若节点i的邻居节点全在核心社区Ck中，则节点i对核心社区Ck的从属度F（Ck，i）=1，即节点i只属于核心社区Ck；当节点i对核心社区Ck的从属度F（Ck，i）<1，说明节点i的部分邻居节点在核心社区Ck中；若F（Ck，i）>θ，则说明节点i属于核心社区Ck；如果节点i与另一个核心社区Ck'也相连，当F（Ck'，i）>θ时，节点i也属于核心社区Ck'，因为节点i可以同时属于多个社区，所以节点i为重叠节点。计算图2加权网络中节点与核心社区的从属度，计算结果如表2所示。从表2可以看出，在图2所示的加权网络中，可以找到两个核心社区，分别为核心社区{1，3，5}和{8}。计算节点{6}对核心社区{1，3，5}的从属度值是（W1，6+W5，6）/S6=（0.3+0.3）/1.1=0.455；节点{6}对核心社区{8}的从属度值为（W6，8）/S6=（0.4）/1.1=0.364；当设置阈值θ=0.4时，节点{6}只属于社区{1，3，5}；当阈值θ=0.3时，此时节点{6}同时属于两个核心社区，所以节点{6}为重叠节点，最后网络被划分成社区{1，2，3，4，5，6}和{6，7，8，9，10，11，12}。