基于相似度指标的社团划分算法

• 作者: 丁明珠 李云 马英红
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 多属性 社团划分 模块度 相似度
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 195-201
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4369字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049732

摘要

为快速准确地找到复杂网络的社团划分结果, 引入相似度指标, 提出一种改进的社团划分算法.将网络节点拓扑结构信息作为节点的多维属性, 在不改变网络连边的情况下, 使输入网络转换为节点多属性网络, 并定义节点之间的混合相似度与社团相似度, 运用层次聚类思想得到最终的社团划分结果.在真实网络、计算机生成网络上的实验结果表明, 该算法能够发现明显的社团结构, 并且具有较高的社团划分准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马英红	山东师范大学管理科学与工程学院	39	156	7.0	10.0
2	李云	山东师范大学管理科学与工程学院	3	3	1.0	1.0
3	丁明珠	山东师范大学管理科学与工程学院	1	1	1.0	1.0