基于贪婪优化技术的网络社区发现算法研究

• 作者: 冷作福
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 复杂网络 社区发现 模块度函数 surprise
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 723-729
• 页数: 7页
• 分类号: N94|TP393
• 字数: 6476字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.04.016

摘要

社区发现问题是复杂网络研究的热点问题。基于优化模块度 Q 函数的方法例如 CNM ，BGLL 等是一类经典的应用广泛的网络社区发现方法。但是已有研究发现，该类方法存在分辨率的问题，即当大规模网络中存在较小社区的情况下这类方法的效果不佳。近来，针对 Q 函数存在的问题，有研究者证明了另一个有效的目标函数 surprise 不存在分辨率的问题。但是目前没有直接优化该函数的有效算法，因此，提出一种基于贪婪思想的局部优化 surprise 函数的社区发现算法，该方法同样不存在分辨率的问题，而且算法不需要指定社区的个数。实验结果表明该方法鲁棒性好，精度优于其它经典的方法例如 CNM ，BGLL 和 LPA 。