基于粒子松密度的复杂网络社团划分算法

• 作者: 亓晋 姜斐 王晓军 许斌
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 松密度 社团 挖掘
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 60-63,68
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3582字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2016.10.013

摘要

复杂网络的社团挖掘算法是近几年数据挖掘领域新兴起的一个热点课题。传统的智能优化算法虽然在社团挖掘方面有较好的效果，但其执行效率低，适用范围窄；而已有的启发式算法虽然在社团挖掘效率方面的优势比较明显，但相比于智能优化算法，其普适性仍未得到改善。为综合提高社团划分算法的效率，通过对材料科学领域的松密度的概念进行调研，结合复杂网络的特有属性，提出一种基于节点松密度的社团挖掘算法。实验结果表明，相比于其他算法，该算法在时间和精度上都有较为显著的优势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜斐	南京邮电大学计算机学院软件学院	1	1	1.0	1.0
2	王晓军	南京邮电大学计算机学院软件学院	28	180	9.0	12.0
3	许斌	南京邮电大学物联网学院	22	68	5.0	6.0
4	亓晋	南京邮电大学物联网学院	20	85	5.0	7.0