基于信息熵的社区发现算法研究

• 作者: 王刚 钟国祥
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 社区发现 信息熵 推荐系统 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 238-240
• 分类号: TP3
• 字数: 3263字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2011.02.056

摘要

针对现有社区发现依靠出度、入度、介数来进行社会划分的一些不足,研究了依靠信息熵来对社区进行度量,提出了基于信息熵的社区发现算法CDBE(Community Detection Based on Entropy).如果社区内部信息量大,熵就大.不确定事件发生的概率就大.社区具有凝聚力,信息的熵相对稳定,不会出现熵剧烈增加或减少的情况,根据节点集合熵的变化是否剧烈,可以判断节点是否是社区的成员,从而实现社区的发现.实验表明,CDBE能够发现有价值的社区.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟国祥	重庆教育学院科技处	23	164	7.0	12.0
2	王刚	安康学院电子与信息工程系	16	132	6.0	11.0