基于亲密度和吸引力的二分网络社区发现算法

• 作者: 刘莉楠 张晓琴
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 二分网络 社区发现 亲密度 吸引力 归一化互信息 模块度
• 年，卷（期）: 2019,（23）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 170-176
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 6031字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1808-0090

摘要

社区划分是二分网络研究中的一个热门话题,针对现有的二分网络社区发现算法存在从不同节点出发社区划分准确率低的问题,提出了基于亲密度和吸引力的二分网络社区发现算法(Intimacy and Attraction Algorithm, IAA).该算法将U类中的每一个节点看作一个社区,通过计算出每一个社区的亲密度和社区间的吸引力来合并社区,从而得到U类节点的划分,最后V 类节点划分到已有的社区中得到完整的社区划分结果.在人工数据集和真实网络上进行分析,分别利用互信息和模块度作为评价指标,实验结果表明,IAA能够更有效挖掘二分网络社区结构,具有良好的社区划分效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓琴	山西财经大学统计学院	64	211	8.0	11.0
5	刘莉楠	山西大学数学科学学院	2	1	1.0	1.0