面向属性网络的可重叠多向谱社区检测算法

• 作者: 刘海姣 吴玉泽 李青青 马慧芳
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 属性网络 多向谱算法 可重叠社区 离群点
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与信息安全
• 页码范围: 984-992
• 页数: 9页
• 分类号: TP393
• 字数: 8744字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.06.005

摘要

谱社区检测算法多基于结构对网络进行划分,往往受限于划分数量且难以控制重叠程度.设计了面向属性网络的谱社区检测算法,可将属性网络划分为任意数量的可重叠社区并有效发现离群点.具体地,首先,从结构和属性两方面综合考虑,基于加权模块度设计了最大化到节点向量化的分区映射方法;其次,给出簇中心向量的初始选择策略,并将其融合在面向属性网络的重叠度和离群度制约中,实现重叠社区的发现;再次,设计节点分配策略,计算节点与簇中心向量的内积,将节点分配给具有最高内积的社区;最后,结合节点隶属情况,高效地在属性网络中检测出结构紧密、可重叠和具有离群点的社区.此外,将本文算法应用于现实世界的多个网络,验证了本文算法的有效性和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马慧芳	西北师范大学计算机科学与工程学院	59	520	12.0	21.0
5	刘海姣	西北师范大学计算机科学与工程学院	6	5	2.0	2.0
6	李青青	西北师范大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
7	吴玉泽	甘肃农业大学管理学院	1	0	0.0	0.0