基于引力因子的加权网络重叠社区识别算法

发布时间：2017-09-09 19:03

  本文关键词：基于引力因子的加权网络重叠社区识别算法

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【摘要】：通过挖掘大数据来识别复杂社会网络上的社区,有利于对经济、政治、人口等方面的重要问题进行定量研究,社区的识别算法已经成为当前研究的热点问题。重点研究了重叠社区识别问题,提出了基于引力因子的加权复杂网络的重叠社区识别算法GWCR。该算法首先选取万有引力因子大的节点为中心节点,将节点与中心节点之间的引力因子作为衡量标准,并将节点归入社区引力因子大于某一阈值的社区,最后通过识别重叠节点来识别重叠社区。在3个真实网络数据集上的实验结果表明,与传统的重叠社区识别算法相比,GWCR算法划分的社区的模块度较高。
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 引力因子 社区识别 加权网络 重叠社区
【基金】：国家自然科学基金(61300195) 河北省自然科学基金(F2014501078,F2016501079) 河北省科技计划项目(15210146) 辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2013099) 秦皇岛市科技计划项目(201401A028)资助
【分类号】：O157.5;TP301.6
【正文快照】： 到稿日期:2015-12-08返修日期:2016-04-23本文受国家自然科学基金(61300195),河北省自然科学基金(F2014501078,F2016501079),河北省科技计划项目(15210146),辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2013099),秦皇岛市科技计划项目(201401A028)资助。现实世界中,许多系统都呈现为复杂网

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本文编号：822207