模块度增量与局部模块度引导下的社区发现算法

• 作者: 刘明阳 张曦煌
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 复杂网络 社区发现 层次聚类 模块度增量 局部模块度
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1380-1384
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.12.0750

摘要

社区结构是复杂网络的重要特性之一,基于层次聚类的社区发现算法很好地利用了模块度来挖掘网络中的社区结构,但其局限性也导致算法对社区结构复杂的网络划分不够准确、无法发现小于一定规模的社区.在层次聚类的基础上,提出引入局部模块度来弥补模块度在划分社区时的不足,避免可能出现的划分不合理情况.通过真实数据集和人工网络进行了验证,实验结果证明,该算法具有可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张曦煌	江南大学物联网工程学院	134	1137	14.0	27.0
2	刘明阳	江南大学物联网工程学院	1	2	1.0	1.0