复杂网络社区挖掘——改进的层次聚类算法

• 作者: 郑浩原 黄战
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 社区挖掘 层次聚类
• 年，卷（期）: 2011,（16）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 85-88
• 分类号: TP399
• 字数: 3576字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7720.2011.16.030

摘要

社区挖掘算法研究是复杂网络分析领域的热点问题。传统层次聚类算法在复杂网络社区挖掘过程中，需要计算所有顶点对之间的相似度。针对这一缺点，在详述了常见相似度计算方法和顶点重要性度量方法的基础上，将ego角色的探测过程引入层次聚类算法，而后只计算其他顶点与ego顶点之间的相似度，提高了社区挖掘效率。最后在不同类型的现实网络中验证了算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄战	暨南大学信息科学技术学院计算机科学系	22	197	9.0	13.0
2	郑浩原	暨南大学信息科学技术学院计算机科学系	1	11	1.0	1.0