基于中心团的重叠社区检测算法

• 作者: 唐旭清 薛磊
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 中心团 局部扩展 重叠社区检测 种子扩展 社区优化
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 数据库&大数据&数据科学
• 页码范围: 157-163
• 页数: 7页
• 分类号: TP399
• 字数: 6762字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.200300034

摘要

社区检测已经成为了了解复杂网络结构和网络动态的一个重要途径.针对传统的节点聚类和链接聚类在发现重叠社区方面存在的两种固有缺陷,即参数依赖和结果不稳定,文中提出了一种基于中心团的局部扩展改进算法CLEM,用于检测重叠社区.该算法通过选取中心团为核心种子,并在种子扩展过程中惩罚被多次删除的节点,改善所得结果的稳定性;通过选取不依赖参数的适应度函数,改进其迭代计算过程,避免了适应度函数的参数限制,并降低了计算复杂度.在合成网络和现实网络上测试的结果表明,与已有算法相比,所提算法在计算时间和准确度上均有很好的表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛磊	江南大学理学院	5	18	3.0	4.0
2	唐旭清	江南大学理学院	40	707	9.0	26.0