基于自然最近邻居的社团检测算法

• 作者: 周明强 朱庆生 蒋天弘
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 社团检测 复杂网络 自然最近邻居 结构相似度
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3560-3563
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.12.011

摘要

针对传统社团检测算法无法判断网络中特殊节点和SCAN算法对于参数依赖性太大的缺点,提出了一种基于自然最近邻居概念的社团检测算法CD3N.算法利用自然最近邻居无参的特性,首先以结构相似度为基准,计算出网络节点的自然最近邻居,并依此构造小值最近邻域图;然后取邻域图中邻居数最多的节点为核心节点,根据可达关系,构造关于核心节点的社团;重复选取核心节点并构造社团的过程,直到没有可归入社团的节点.将算法应用到空手道俱乐部网络和海豚网络中,并与SCAN算法进行对比.实验结果表明,CD3N算法有效解决了参数敏感性问题,能够很好地进行社团检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱庆生	重庆大学计算机学院软件理论与技术重庆市重点实验室	175	1952	22.0	33.0
2	周明强	重庆大学计算机学院软件理论与技术重庆市重点实验室	14	59	5.0	6.0
3	蒋天弘	重庆大学计算机学院软件理论与技术重庆市重点实验室	1	5	1.0	1.0