基于集聚系数的链接社区发现方法

发布时间：2018-07-05 00:07

  本文选题：集聚系数 + 链接社区　； 参考：《南京大学学报(自然科学版)》2013年04期

【摘要】：提出一种基于节点集聚系数的链接社区发现方法LCDCC(link communities detection on clustering coefficient),该方法假设社区是网络中的稠密子图,利用网路节点的集聚系数及重叠度发现链接社区.LCDCC可更直观地识别重叠社区;与基于相似度矩阵的聚类方法、统计推理等方法相比,LCDCC可精确地在网络规模的线性时间内发现高浓度链接社区,同时可识别多种角色的节点,如重叠点、桥节点、叶子点等.在人工网络和真实网络上的实验表明,LCDCC可以快速有效的发现有意义的重叠社区结构.
[Abstract]:A link community discovery method based on node agglomeration coefficient (LCDCC (link communities detection on clustering coefficient),) is proposed, which assumes that the community is a dense subgraph in the network. Using the clustering coefficient and overlap degree of network nodes to find the link community. LCDCC can identify overlapped communities more intuitively. Compared with the statistical reasoning method, LCDCC can accurately find the high concentration link community in the linear time of network scale, and can also identify the nodes with multiple roles, such as overlapping point, bridge node, leaf point and so on. Experiments on artificial networks and real networks show that LCDCC can quickly and effectively discover meaningful overlapping community structures.
【作者单位】： 北京交通大学计算机与信息技术学院;石家庄经济学院信息工程系;
【基金】：北京市自然科学基金项目面上基金(4112046)
【分类号】：TP393.092

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 云颖;袁方;刘宇;王传豹;;基于网页内容相似度和链接关系的社区发现及动态添加[J];郑州大学学报(理学版);2011年01期

2 黄发良;肖南峰;;信息网络社区发现研究[J];南京信息工程大学学报(自然科学版);2010年01期

3 黄发良;;信息网络的社区发现及其应用研究[J];复杂系统与复杂性科学;2010年01期

4 田甜;倪林;钱功伟;;一种结合社区发现的网页排序算法[J];计算机工程与应用;2007年12期

5 阎春霖;张延园;;基于用户标签的社区发现方法研究[J];科学技术与工程;2011年06期

6 王莉;张景阳;徐李恒;;动态网络中基于局部介数的重叠社区发现算法[J];山东大学学报(理学版);2011年05期

7 王林,戴冠中;复杂网络中的社区发现——理论与应用[J];科技导报;2005年08期

8 杨宇航;赵铁军;于浩;郑德权;;Blog研究[J];软件学报;2008年04期

9 牛尔力;单明辉;陈君;王劲林;;P2P网络中的社区结构发现方法[J];计算机工程;2008年24期

10 张成才;齐小刚;;基于复杂网络理论的无线传感器网络特征度量分析[J];计算机科学;2010年11期

相关博士学位论文 前1条

1 高琰;基于多特征的Web社区发现关键技术研究[D];中南大学;2007年

相关硕士学位论文 前10条

1 刘晓亮;Internet AS层网络中的社团结构和地理特征[D];西安理工大学;2008年

2 丰志刚;基于流量的Web社区挖掘技术的研究与应用[D];燕山大学;2007年

3 张浩;基于社会网络分析的Blog社区发现[D];上海交通大学;2008年

4 胡桓;基于加权边介数的Web社区发现方法[D];大连理工大学;2008年

5 薄辉;社区发现技术的研究与实现[D];北京交通大学;2009年

6 刘静;Web社区发现算法的研究与实现[D];燕山大学;2009年

7 牛庆鹏;博客朋友推荐技术的研究[D];东北大学;2009年

8 牛庆鹏;博客潜在朋友推荐技术的研究[D];东北大学;2009年

9 李瑾;基于用户行为的结构化P2P网络搜索机制研究[D];西南大学;2010年

10 姚红艳;Web社区发现技术的研究及改进[D];大连理工大学;2006年

，

本文编号：2098057