基于边聚类方法的复杂网络社团挖掘研究

• 作者: 李仕强 李翔 赵青虎
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 社团挖掘 边向量 边聚类
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 页码范围: 2169-2171
• 页数: 3页
• 分类号: TP18

摘要

现有的复杂网络社团挖掘算法大多无法处理具有重叠性的社团结构,该文提出一种度量节点间关系的边向量,通过对边向量的聚类计算来得到网络中节点的社团结构。对简单的重叠性网络计算验证,该方法能够得到较好的社团划分,可以处理具有重叠性的网络划分。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李仕强	南京信息工程大学网络信息中心	13	59	4.0	7.0
2	李翔	南京信息工程大学网络信息中心	4	23	2.0	4.0
3	赵青虎	南京信息工程大学网络信息中心	4	6	2.0	2.0