一种优化共同邻居影响的动态距离社区发现算法

发布时间：2022-02-15 20:55

　　在众多社区发现算法中,Attractor算法是一种快速的社区发现算法,具有社区检测准确率高的优点。为解决Attractor算法在距离更新过程中节点对度值相差太大,影响小度节点所属社区判断问题,提出一种优化共同邻居影响的Attractor社区发现算法。该算法在Attractor算法提出的动态距离节点交互模型基础上,考虑节点对两者度值差异,通过在节点对与共同邻居交互模式中增加一个大度节点不利系数,以增加小度节点对邻居的吸引作用。采用LFR基准网络,在不同结构网络上验证改进算法的有效性。实验结果表明,改进算法与Attractor算法相比社区发现准确度更高。 

【文章来源】：软件导刊. 2020,19(10)

【文章页数】：4 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于共邻节点相似度的加权网络社区发现方法[J]. 刘苗苗,郭景峰,马晓阳,陈晶.  四川大学学报(自然科学版). 2018(01)
[2]基于模块度优化的标签传播社区发现算法[J]. 李磊,倪林.  计算机系统应用. 2016(09)
[3]在线社会网络的动态社区发现及演化[J]. 王莉,程学旗.  计算机学报. 2015(02)
[4]复杂网络社团发现算法研究新进展[J]. 骆志刚,丁凡,蒋晓舟,石金龙.  国防科技大学学报. 2011(01)
[5]复杂网络链路预测[J]. 吕琳媛.  电子科技大学学报. 2010(05)



本文编号：3627255