基于联合引力度扩展的加权网络重叠社区划分算法

发布时间：2018-03-23 12:13

  本文选题：重叠社区　切入点：联合度　出处：《华中师范大学学报(自然科学版)》2017年04期

【摘要】：基于引力度扩展的重叠社区发现算法(GDE),主要用于挖掘无权社交网络的重叠社区结构.真实社区更多是具有加权属性的,本文根据GDE算法的种子策略思想,并依据加权网络的特征,以网络节点的度与强度来综合确定重叠社区的中心节点,提出基于联合引力度扩展的加权网络重叠社区划分算法(UGDE).算法的实验检测结果表明:该算法对划分加权网络中的重叠社区具有可行性与有效性.
[Abstract]:The overlay community discovery algorithm, which is based on the extension of the cited force, is mainly used to mine the overlapped community structure with no right social network. The real community is more weighted. According to the seed strategy idea of GDE algorithm, the real community is more weighted. According to the characteristics of the weighted network and the degree and intensity of the network nodes, the central nodes of the overlapping communities are determined synthetically. An overlap community partition algorithm for weighted networks based on joint effort expansion is proposed. The experimental results show that the algorithm is feasible and effective for dividing overlapped communities in weighted networks.
【作者单位】： 华中师范大学教育信息技术学院;湖北第二师范学院计算机学院;
【基金】：国家社会科学基金项目(14BYY093)
【分类号】：O157.5

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本文编号：1653404