基于拓扑势的局部化重叠社区识别

发布时间：2017-09-19 07:35

  本文关键词：基于拓扑势的局部化重叠社区识别

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【摘要】：针对传统社区识别算法中需要根据先验知识设定参数、社区划分结果具有随机性及复杂度过高的问题,提出一种基于拓扑势的局部化重叠社区识别算法.该算法通过引入拓扑势计算节点的影响力,利用节点间的局部相似性度量指标,采用标签传播策略进行重叠结构的社区识别.在真实网络及人工合成网络上与多种经典算法进行对比实验验证了算法的高效性.
【作者单位】： 吉林师范大学计算机科学与技术学院;哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 社区结构 拓扑势 局部相似度 标签传播 重叠社区
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61370083;61073043;61073041) 高等学校博士学科点专项科研基金(批准号:20112304110011;20122304110012) 吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目(批准号:吉教科合字2013[207])
【分类号】：TP391.4;TP393.02
【正文快照】： 社会网络在结构上通常呈现出群组和社区等特性,即社会网络社区内部之间的联系相对紧密,而社区之间的联系稀疏[1].挖掘网络的社区结构,对理解网络的功能、发现网络中隐藏的规律及预测网络的行为等有重要意义.因此,人们提出了多种社区识别算法及衡量社区识别效果的指标[1-6].多

【参考文献】

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10 陈t，

本文编号：880373