基于广度优先搜索的局部社区发现算法

• 作者: 李建华 王豫中 范磊
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 最大结合性 共同好友数 节点相似度 广度优先搜索 局部社区发现
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 先进计算与数据处理
• 页码范围: 37-41
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4739字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.10.008

摘要

局部社区发现是网络拓扑研究中的热点,从起始节点的最大结合性节点出发,提出一个基于给定节点的局部社区发现算法.对整个社区进行广度优先搜索(BFS),从起始节点开始找到最大结合性节点,基于节点相似度(共同好友数目)并且利用BFS进行社区发现,对所发现的社区进行剪枝策略,从而得到起始节点所在的局部社团.实验结果证明,该算法在不降低精度的前提下,时间复杂度为O(kd3).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建华	上海交通大学电子信息与电气工程学院	336	2966	25.0	36.0
2	范磊	上海交通大学电子信息与电气工程学院	48	242	7.0	13.0
3	王豫中	上海交通大学电子信息与电气工程学院	1	5	1.0	1.0