基于种子节点选择的重叠社区发现算法

• 作者: 梁循 王怡 齐金山
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 重叠社区 局部社区 吸引度函数 社区扩展
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3534-3537,3568
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.12.003

摘要

针对目前从局部社区扩展成全局社区时有关算法的种子节点选择不合理的情形,提出了一种基于种子节点选择的重叠社区发现算法.首先根据影响力函数找出局部影响力最大的节点,由这些节点构成的种子集合较好地分布在整个网络中,然后以这些种子点构造初始社区,根据设定的吸引度函数选择性地添加节点来进行社区扩展.实验结果表明,该算法在真实网络上进行测试时能够有效地挖掘网络中的重叠社区.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐金山	中国人民大学信息学院	11	61	4.0	7.0
3	梁循	中国人民大学信息学院	39	350	11.0	18.0
4	王怡	中国人民大学信息学院	8	15	2.0	3.0