一种基于中心极大团扩展的社区挖掘算法

• 作者: 刘井莲 张凤斌 赵卫绩 金昊
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 社区结构 中心极大团 局部模块度
• 年，卷（期）: 2017,（15）
• 页码范围: 164-169,238
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 字数: 5881字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1611-0487

摘要

社区挖掘是复杂网络分析中的一项重要工作,目前已提出多种社区挖掘算法,但多数算法是通过节点间的连接关系来发现内聚的社区结构.结合真实网络中的节点具有不同的行为和影响力,在充分考虑网络中节点的连接关系的基础上,提出一种基于中心极大团扩展的社区挖掘两阶段算法.第一阶段发现初始社区:首先找到网络中所有的内聚子团,然后找出k个分散、内聚且有影响力的中心极大团作为初始社区;第二阶段形成最终社区划分:对初始社区外节点,充分考虑不同邻居节点对其潜在的影响力,采用局部模块度扩展的方法将节点扩展到与其连接紧密的社区内.实验结果表明,该方法能够快速揭示出网络中的社区结构,相比FN算法,具有较高的准确度和模块度,相比GN算法,不需要预先知道社区个数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张凤斌	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	62	312	8.0	14.0
2	赵卫绩	绥化学院信息工程学院	42	82	5.0	6.0
4	刘井莲	绥化学院信息工程学院	46	92	5.0	6.0
7	金昊	绥化学院信息工程学院	1	2	1.0	1.0