融合结点属性与结构的电商网络社区检测算法

• 作者: 张晓滨 高娟
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: 密度峰值 电商网络 社区检测 结点属性 直接邻居 间接邻居
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 87-92
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2020.05.014

摘要

针对密度峰值算法在社区划分应用中因截断距离的选取以及仅考虑社区网络拓扑结构而带来的不准确等问题,提出一种融合结点属性和网络拓扑结构的密度峰值社区检测算法.以用户网络拓扑结构计算用户结点的直接邻居与间接邻居的度表示结点的局部密度;以用户对商品的评论信息的主题属性为用户结点的属性,结合网络拓扑结构计算用户间的相似度,从而得到用户间的相对距离;选出关键点作为社区的中心结点,完成社区划分.实验表明:所提出的算法准确度与归一化信息指标均优于基线模型算法,提高了电商网络中社区检测算法准确度,实现了高效的社区划分.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓滨		26	210	8.0	14.0
2	高娟		1	0	0.0	0.0