基于弱派系的多层社会网络重叠社团发现算法

• 作者: 康劲 张月霞 杨瑞琪
• 来源期刊: 深圳大学学报（理工版）
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机网络 多层社会网络 弱派系 重叠社团 社团发现 复杂网络
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 电子与信息科学
• 页码范围: 413-419
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 4911字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1249.2018.04413

摘要

针对现有社团发现算法中多层社会网络的重叠社团发现算法较少,且较难检测小型多层网络中社团的问题,提出一种基于弱派系的多层社会网络重叠社团发现算法.算法通过检测与合并网络中的弱派系得到社团发现结果,弱派系的构建综合考虑了节点度和节点邻居间的连接,得到更细粒度的社团结构,并同时适用于无向与有向网络.真实网络的实验结果表明,该算法可有效检测小型多层社会网络中的重叠社团,优于现有的基于局部社团的社团发现算法(local community based community detection algorithm,LCCDA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	张月霞	北京信息科技大学信息与通信工程学院	65	82	5.0	6.0
2	杨瑞琪	北京信息科技大学信息与通信工程学院	10	13	2.0	3.0
3	康劲	北京信息科技大学信息与通信工程学院	9	19	2.0	4.0