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摘要:
当前社区结构探测算法在寻求社区结构划分正确性的同时,算法效率较低.为此,提出一种在算法正确性和算法效率两个方面能取得较好均衡的社区结构探寻算法CoreScan.该算法寻找节点集合中一类称之为“次中心”的特殊节点,再将其作为聚类中心,然后通过D模块度来发现社区结构.理论分析表明,该算法能正确识别Fortunato提出的一类特殊社区结构,且算法效率可达O(n*kmax),其中n是节点数量,kmax是“次中心”最大数量.最后通过多项实验证明,CoreScan算法能够在效率和正确性上取得较好的均衡,适合于在大规模节点集合中进行快速社区结构探寻.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于“次中心”的社区结构探寻算法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 社区结构 社区探测 Q模块度 D模块度
年,卷(期) 2012,(8) 所属期刊栏目 先进计算
研究方向 页码范围 2154-2158
页数 分类号 TP18
字数 5613字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1087.2012.02154
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李慧 国防科学技术大学信息中心 7 110 4.0 7.0
2 水超 国防科学技术大学信息系统与管理学院 6 76 3.0 6.0
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研究主题发展历程
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社区结构
社区探测
Q模块度
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