基于局部紧耦合结构的模块性优化社区检测方法

• 作者: 伍之昂 孙知信 张华健 王有权
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 社区检测 模块性 FN算法 社会网络 紧耦合结构
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 页码范围: 504-509
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 5584字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2014.03.010

摘要

利用局部紧耦合结构提升社区检测的模块性优化质量．首先，定义了4类边缘紧耦合结构，并提出了一种具有线性复杂度的边缘紧耦合结构挖掘算法．其次，分别选择k-clique，k-clan， k-plex结构作为核心紧耦合结构，并以长结构优先和短结构优先2种策略将边缘与核心紧耦合结构合并．然后，将合并后的局部紧耦合结构融入模块性优化过程，提出了一种NFN算法．该算法将每个局部紧耦合结构初始化为独立社区，不断凝聚模块性增量最大的2个社区，直至找到预定义数量的社区．6个真实数据集上针对外部指标和内部指标的实验结果均表明，相比于传统的FN算法，NFN算法能发现更高质量的社区．在参数设置方面，长结构优先策略优于短结构优先策略，且采用k-clique结构作为核心紧耦合结构优于采用其他结构．因此，长结构优先策略结合k-clique成为NFN算法的最佳参数组合．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙知信	南京邮电大学物联网学院	169	1816	21.0	34.0
2	伍之昂	南京财经大学江苏省电子商务重点实验室	10	105	6.0	10.0
3	张华健	南京邮电大学物联网学院	7	21	3.0	4.0
4	王有权	南京理工大学计算机科学与工程学院	2	52	2.0	2.0