节点不对称转移概率的网络社区发现算法

• 作者: 刘中舟 唐传慧 聂聪 胡文斌 许平华 邱振宇 高旷
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 社区结构 社区发现 随机游走 核心系数
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 3829-3845
• 页数: 17页
• 分类号: TP311
• 字数: 11494字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005593

摘要

社区发现是当前社会网络研究领域的一个热点和难点,现有的研究方法包括:(1)优化以网络拓扑结构为基础的社区质量指标;(2)评估节点间的相似性并进行聚类;(3)根据特定网络设计相应的社区模型等.这些方法存在如下问题:(1)通用性不高,难以同时在无向网络和有向网络上发挥出好的效果;(2)无法充分利用网络的结构信息,在真实数据集上表现不佳.针对上述问题,提出一种基于节点不对称转移概率的网络社区发现算法CDATP.该算法通过分析网络拓扑结构来设计节点转移概率,并使用random walk方法评估节点对网络社区的重要性.最后,以重要性较高的节点作为核心构造网络社区.与现有的基于random walk的方法不同,CDATP为网络中节点设计的转移概率具有不对称性,并只通过节点局部转移来评估节点对社区的重要程度.通过大量仿真实验表明,CDATP在人工模拟数据集和真实数据集上均比其他最新算法有更好的表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡文斌	武汉大学计算机学院	23	178	8.0	12.0
2	邱振宇	武汉大学计算机学院	8	29	3.0	5.0
3	聂聪	武汉大学计算机学院	5	10	2.0	3.0
4	许平华	武汉大学计算机学院	2	0	0.0	0.0
5	唐传慧	武汉大学计算机学院	2	0	0.0	0.0
6	高旷	武汉大学计算机学院	2	0	0.0	0.0
7	刘中舟	武汉大学计算机学院	2	0	0.0	0.0