基于集聚系数的链接社区发现方法

• 作者: 于剑 柴变芳 王志超
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 关键词: 集聚系数 链接社区 重叠社区 社区发现
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 448-455
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于节点集聚系数的链接社区发现方法LCDCC (link communities detection onclustering coefficient),该方法假设社区是网络中的稠密子图,利用网路节点的集聚系数及重叠度发现链接社区.LCDCC可更直观地识别重叠社区;与基于相似度矩阵的聚类方法、统计推理等方法相比,LCDCC可精确地在网络规模的线性时间内发现高浓度链接社区,同时可识别多种角色的节点,如重叠点、桥节点、叶子点等.在人工网络和真实网络上的实验表明,LCDCC可以快速有效的发现有意义的重叠社区结构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于剑	北京交通大学计算机与信息技术学院	68	1099	12.0	32.0
2	柴变芳	北京交通大学计算机与信息技术学院	9	60	4.0	7.0
6	王志超	北京交通大学计算机与信息技术学院	1	4	1.0	1.0