基于边重整化方法的新社团检测算法

• 作者: 覃森 秦兆钰 赵来婉儿 程萌 王佳敏 朱雅芸
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 社团检测 边重整化 随机游走 相似性 模块度
• 年，卷（期）: 2023,（1）
• 页码范围: 82-87,98
• 页数: 6页
• 分类号: O157.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2023.01.013

摘要

现实网络构造过程中，存在连接数据不完整甚至自相矛盾等问题，且现有的社团检测算法易出现丢失部分连接信息等现象，为此，提出一种基于边重整化方法的新社团检测算法。根据“节点间相似性越小则属于同一社团的概率也越小”原理，引入节点间随机游走的稳态概率来衡量节点之间的相似性，不断移除相似性最小的现存连边，并补充相似性最大的丢失连边，以保持网络总连接边数不变。最后通过实例验证了新社团检测算法的有效性。