采用影响力节点集扩展的局部社团检测

发布时间：2017-10-13 11:13

  本文关键词：采用影响力节点集扩展的局部社团检测

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【摘要】：针对规模化网络中局部社团检测存在的对初始节点位置敏感、拓扑信息难以有效利用问题,提出了一种采用影响力节点集扩展的社团检测(IN-LCD)方法。首先定义了节点的局部影响力指标,通过该指标计算并构造了源节点附近的影响力节点子集,然后从影响力节点子集开始,以迭代更新的方式,进行连续的社团扩张,最后通过节点和社团相似性指标计算,完成整个局部社团的获取。IN-LCD方法从有效利用节点局部信息出发,通过最具影响力节点集合进行社团扩展,有效克服了局部社团检测对初始节点位置敏感的问题。在真实和人工网络数据集上的实验表明,IN-LCD方法与已有的最佳局部社团检测方法相比,识别性能提升了5.3%,更能有效应用于局部信息出发的社团检测场景。
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心;
【关键词】： 社团检测 局部信息 影响力节点 识别性能
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61171108) 国家重点基础研究发展计划资助项目(2012CB315901) 国家科技支撑计划资助项目(2014BAH30B01)
【分类号】：TP393.02
【正文快照】： 网络存在于人类生活的方方面面,如电子邮件网、在线社交网络等[1]。社团通常指的是具备相似属性的节点组合[2],是网络中最基础的组织单元和功能结构,对其进行检测是研究网络属性的最基本任务之一。当前已经有多种社团检测的方法,主要可以分为基于全局信息和基于局部信息2类[3]

【相似文献】

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1 樊斌锋;蔡虹;;基于局部信息的单播容错路由算法研究[J];太原师范学院学报(自然科学版);2013年02期

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1 龙丽君;网络内容监管系统中基于局部信息的语义倾向性识别算法[D];南京理工大学;2004年

2 夏磊;一种基于局部信息的社会网络聚类算法[D];哈尔滨工程大学;2012年

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本文编号：1024525