基于节点拓扑结构和属性的重叠社区检测算法

• 作者: 许加书 韩忠愿 顾惠健
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 社区检测 节点属性 重叠社区 隶属矩阵 模块度
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3615-3619
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.12.022

摘要

针对已有重叠社区检测通常只考虑节点的拓扑结构信息，忽略了节点的属性信息，导致数据间的重要结构遗漏的问题，提出了一种基于节点拓扑结构和属性相似度的重叠社区检测算法。首先，基于余弦相似度计算候选节点和局部社区之间的相似度，提高局部搜索效率；其次，改进局部模块度增量计算方法，使局部搜索模型收敛于发现潜在的真实社区；通过融合多个已检测到的局部社区计算隶属矩阵，从而获取全局重叠社区结构；最后，在真实数据集上，与已有基于拓扑结构的社区检测算法进行实验对比。结论表明，该算法在模块度和F1-measure的指标上取得了较好的表现且更适用于稀疏网络。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩忠愿	南京财经大学信息工程学院	11	63	5.0	7.0
2	顾惠健	南京财经大学信息工程学院	2	11	2.0	2.0
3	许加书	南京财经大学信息工程学院	2	11	2.0	2.0