复杂网络中基于三角环吸引子的社区检测

• 作者: 庹先国 杨开学 柳丽召 桑强 蔡彪
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 社区检测 社区优化 三角环 门限阈值
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 197-201
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3129字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.09.035

摘要

针对复杂网络社区检测过程复杂、时间复杂度高的问题,根据节点间三角环数量关系,设计一种基于三角环吸引子的社区检测算法.从任意一个节点开始,将一个节点的三角环吸引子中的最大节点划分到同一个社区中,直到所有节点均被访问,将整个网络划分为多个社区.通过确定一个社区数量的门限阈值,将划分社区进行优化直至社区个数为确定的门限阈值个数.实验结果表明,该算法的时间复杂度低,能较好地划分出真实网络和benchmark网络的社区结构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庹先国		55	305	9.0	13.0
5	蔡彪	成都理工大学信息科学与技术学院	10	11	2.0	3.0
6	柳丽召	成都理工大学信息科学与技术学院	6	7	2.0	2.0
7	桑强	成都理工大学信息科学与技术学院	2	5	2.0	2.0
8	杨开学	成都理工大学信息科学与技术学院	3	5	2.0	2.0