基于节点相似度的社团发现算法研究

发布时间：2018-04-19 19:34

  本文选题：社团发现 + 节点相似　； 参考：《电脑知识与技术》2015年08期

【摘要】：社团发现算法是分析研究复杂网络结构的有效方法之一,针对该问题,在分析节点相似度和网络拓扑结构的基础上,提出了一种基于节点相似度复杂网络社团发现算法,算法以模块密度函数和标准互信息作为社团的评价参数对复杂网络实施有效划分。人工网络和真实网络上的实验结果表明,算法能够准确的发现复杂网络中的社区结构。
[Abstract]:Community discovery algorithm is one of the effective methods to analyze and study complex network structure. Based on the analysis of node similarity and network topology, a community discovery algorithm based on node similarity is proposed. The algorithm uses the modular density function and the standard mutual information as the evaluation parameters of the community to partition the complex network effectively. Experimental results on artificial networks and real networks show that the algorithm can accurately discover the community structure in complex networks.
【作者单位】： 江西理工大学理学院;嘉兴学院数理与信息工程学院;
【基金】：浙江省嘉兴市科技计划项目(No.2012AY1027) 中央财政支持地方高校发展团队专项-无线Mesh网络若干关键技术研究资助
【分类号】：O157.5

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1774425