基于极大团的大规模网络社区发现算法

• 作者: 杨蕾
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 社区发现 大规模网络 极大团 相似度
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 网络与系统
• 页码范围: 984-987
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3057字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2017.05.027

摘要

为了能够发现大规模网络中的社区结构,提出一种基于极大团发现的社区挖掘算法.引入极大团思想,通过关键节点定位关键团结构作为初始社区,并通过量化初始社区的邻居节点与该社区的相似度,判断该邻居节点是否归并到该社区,从而得到较为合理的社区结构.将改进算法与具有代表性的CPM算法在四个真实网络上进行对比实验,实验结果表明,改进算法不仅可以发现大规模网络的社区结构,而且所发现的社区结构合理性优于CPM算法,是一种有效的社会网络社区发现算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨蕾	兰州交通大学电子与信息工程学院	5	47	3.0	5.0