基于节点合并信息熵的社团结构检测

• 作者: 周金和 涂佩文
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 复杂网络 社团结构 节点相似性 不确定度 合并信息熵
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为解决目前社团划分存在的复杂度高及划分精度低等问题,从信息熵理论角度出发提出一种新的社团结构检测算法.针对节点划分概率系统事件发生的不确定性,采用相似性指标计算各节点合并所提供的信息量,结合全局重要度进一步构造节点合并信息熵模型,通过熵函数的值判断具有最小不确定度的合并方案,运用层次聚类的思想实现最终社团划分.通过对真实网络数据集的对比分析,验证了该算法的有效性,且划分社团具有较高的模块度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周金和	北京信息科技大学信息与通信工程学院	33	311	7.0	17.0
2	涂佩文	北京信息科技大学信息与通信工程学院	1	0	0.0	0.0