多点种子预划分的二阶段社区发现算法

• 作者: 佟帅 陈德运 杨海陆
• 来源期刊: 哈尔滨理工大学学报
• 关键词: 复杂网络 局部社区发现 种子扩张 节点影响力 K-means算法
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制工程|Computer and Control Engineering
• 页码范围: 78-86
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.15938/j.jhust.2021.04.011

摘要

社区发现是在线社交网络研究领域中的重要内容,基于种子扩张的社区发现算法具有时间复杂度低、识别精度高以及不受社区形态限制等特点,近年来在网络局部社区发现任务中得到了广泛的应用.然而,该方法在种子选取时没有考虑种子之间的关联性,因此识别出的社区结构个数较多、结构松散.针对这一问题,提出一种基于多点种子预划分的二阶段社区发现算法.首先识别网络中的高影响力节点,利用K-means算法将高影响力节点加以聚合,得到高影响力社区簇.然后提出一种吸引力度量函数,选择性的将网络中的剩余节点合并到社区簇以完成社区识别任务.实验结果表明,二阶段社区发现方法能够发现尺寸较大,个数较少的社区结构,进而在中观层面捕捉群组之间的关联性.