识别高质量重叠社区的高效算法

• 作者: 姚新亮 钟诚
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 重叠社区发现 标签传播 标签评分 相似度
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与数据库研究
• 页码范围: 412-416
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 6997字
• 语种: 中文

摘要

现实的社区结构通常具有相互重叠的现象,发现重叠社区结构有助于研究网络的特性、预测网络的变化趋势.通过改进非重叠社区发现算法LabelRank的后处理过程,以使得算法能够发现网络中重叠的社区结构;引入标签更新相似度作为标签更新的判别依据,给出一种能够消除标签震荡现象的迭代终止条件,以提升发现重叠社区结构的质量,同时显著减少社区识别算法的计算量和迭代次数.在人工生成网络数据集和真实网络数据集上的实验结果表明,与现有的重叠社区发现算法相比,给出的算法能够更加高效地发现更高质量的重叠社区.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟诚	广西大学计算机与电子信息学院广西高校并行分布式计算技术重点实验室	195	1023	14.0	21.0
2	姚新亮	广西大学计算机与电子信息学院广西高校并行分布式计算技术重点实验室	1	0	0.0	0.0