利用2-hop 随机游走进行异质网络社区发现

• 作者: 张健沛 杨海陆 杨静
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 异质社交网络 社区识别 随机游走 相似性度量 层次聚类
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 页码范围: 1626-1631
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5890字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11990/jheu.201411008

摘要

针对异质社交网络社区识别问题，提出一种基于随机游走层次社区识别算法。提出异质网络层级吸引力度量函数，构建异质网络随机游走模型；设计了一种基于2-hop互随机游走的异质网络节点相似性度量函数；通过将该相似性函数推广到层次聚类并设计相应的相似矩阵校准方案，异质社区识别任务可以在较短的时间内迭代完成。人工合成网络和真实网络上的仿真实验验证了算法的可行性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张健沛	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	156	1356	19.0	28.0
2	杨静	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	178	2073	24.0	37.0