基于种子节点选择的重叠社区发现算法

发布时间：2019-01-03 08:07

【摘要】：针对目前从局部社区扩展成全局社区时有关算法的种子节点选择不合理的情形,提出了一种基于种子节点选择的重叠社区发现算法。首先根据影响力函数找出局部影响力最大的节点,由这些节点构成的种子集合较好地分布在整个网络中,然后以这些种子点构造初始社区,根据设定的吸引度函数选择性地添加节点来进行社区扩展。实验结果表明,该算法在真实网络上进行测试时能够有效地挖掘网络中的重叠社区。
[Abstract]:An overlapping community discovery algorithm based on seed node selection is proposed in view of the unreasonable selection of seed nodes when the algorithm is extended from a local community to a global community. Firstly, the nodes with the most local influence are found according to the influence function, and the seed set composed of these nodes is distributed well in the whole network, and then the initial community is constructed from these seed points. Selectively add nodes according to the set attractiveness function to extend the community. Experimental results show that the algorithm can effectively mine overlapping communities in real networks.
【作者单位】： 中国人民大学信息学院;淮阴师范学院计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71271211,71531012) 北京市自然科学基金资助项目(4132067) 中国人民大学品牌计划资助项目(10XNI029)
【分类号】：TP301.6

【相似文献】

相关期刊论文 前3条

1 郑重;王意洁;马行空;;SubCounter:一种基于语义簇聚的节点子集规模估计方法[J];计算机工程与科学;2012年02期

2 王甜;叶德建;;一种基于全局AS视图的BitTorrent节点选择算法[J];计算机应用与软件;2010年11期

3 宋伟;梁霖;李锋;;新型影响力最大化算法[J];电视技术;2014年15期

相关硕士学位论文 前2条

1 陈琳(Linda Chen);基于行为传播的初始节点选择[D];南京邮电大学;2015年

2 朱丹丹;考虑节点属性汽车导航系统路径规划问题的研究[D];天津理工大学;2014年

，

本文编号：2399100