一种基于聚集系数的社区发现算法

• 作者: 张仰森 杜翠兰 樊梦佳 钮艳
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 局部社区 社区发现 聚集系数
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 363-369
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 5653字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.02.025

摘要

社区划分一直是复杂网络研究中的一个热门话题,社区的快速准确划分为研究复杂网络的性质提供了良好的基础.传统的社区发现方法都是在全局复杂网络的基础上进行社区划分,随着网络中节点的增加,网络规模的变大,社区发现变得更为复杂.提出了一种局部社区发现算法,该算法无需知道整个复杂网络的全部信息,只需从一个待求节点出发,考察其与邻接节点的紧密程度,逐步将邻接点添加到社区中,得到该节点所在的社区结构.同时,该算法还可实现全局网络的社区发现.利用该算法分别对Zachary空手道俱乐部网络和海豚社会网络进行社区发现,实验结果表明了该算法的准确性与可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张仰森	北京信息科技大学智能信息处理研究所	104	721	15.0	23.0
2	杜翠兰		11	62	5.0	7.0
3	樊梦佳	北京信息科技大学智能信息处理研究所	2	26	2.0	2.0
4	钮艳		2	3	1.0	1.0