一种基于粗糙集的社区结构发现算法

• 作者: 伏玉琛 朱文强
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 社区结构 节点关联度 粗糙集 上近似集 下近似集
• 年，卷（期）: 2011,（14）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 41-43
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3837字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.14.012

摘要

提出一种基于粗糙集的社区结构发现算法.将信息中心度作为衡量节点之间关联度的标准,在处理社区间边界节点时引入粗糙集中的上下近似集概念.将网络中的各个节点划分到社区中,从而将复杂网络划分成k个社区,k值由算法自动选定,并通过模块度确定理想的社区结构.在Zachary Karate Club模型和College Football Network模型上进行验证,实验结果表明,该算法的准确率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	伏玉琛	苏州大学计算机科学与技术学院	35	201	8.0	11.0
3	朱文强	苏州大学计算机科学与技术学院	1	4	1.0	1.0