基于边图的线性流重叠社区发现算法

• 作者: 孙泽军 李强 王斌 盛津芳
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 流式图 重叠社区发现 边聚类系数 边图 社区相似度
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 理论与研发
• 页码范围: 60-66
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6860字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1801-0411

摘要

重叠网络的社区发现是复杂网络研究中的重要问题.为了提高网络中重叠社区发现的时间效率,提出一种基于边图的线性流重叠社区发现算法LBSA.算法首先对于边图网络中的边进行随机的依次处理,完成节点的初步社区划分,再将其中重叠小社区合并到相似度最大的其他大社区中得到最终的社区.通过以上步骤,算法能够以接近线性的时间复杂度得到网络的重叠结构.从最终的实验结果来看,与其他算法相比,该算法能够在更短的时间有质量地发现网络中的重叠社区.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	盛津芳	中南大学信息科学与工程学院	35	124	6.0	9.0
2	王斌	中南大学信息科学与工程学院	208	1885	21.0	31.0
3	李强	中南大学信息科学与工程学院	52	251	8.0	13.0
4	孙泽军	中南大学信息科学与工程学院	4	5	2.0	2.0