摘要
                
                    研究复杂网络中社区发现方法对分析复杂网络的拓扑结构和层次结构、理解社区的形成过程、预测复杂网络的变化趋势、挖掘复杂网络蕴含的规律特征具有十分重要的意义。同时,复杂网络社区发现方法在众多实际领域还有广泛的应用前景。综述了复杂网络社区发现方法的研究现状,将社区发现方法分为无重叠社区发现、重叠社区发现、演化发展社区发现三个方面,并分析比较了算法时间复杂度和准确度。试图为社区发现方法的研究工作提供有益的帮助和参考。
                
                It is important to study community detection methods in complex network for analyzing complex network topology and hierarchical structure, understanding community formation, predicting dynamic variation and finding characteristics contained in complex network. At the same time, complex network community detection methods have widespread applica-tion in many domains. This paper reviews, analyzes and compares community detection methods from three aspects which are non-overlapping community detection, overlapping community detection and evolutive community detection. This paper tries to draw a comprehensive outline of the research on the community detection methods, and provides useful help for the related fields research work.
    
    
    
    
                出处
                
                    《计算机工程与应用》
                        
                                CSCD
                                北大核心
                        
                    
                        2015年第24期1-7,共7页
                    
                
                    Computer Engineering and Applications
     
            
                基金
                    国家自然科学基金青年科学基金(No.61300114)
                    国家自然科学基金面上项目(No.61272383)
                    国家自然科学基金(No.61572151)
            
    
                关键词
                    社区发现
                    复杂网络
                    重叠社区
                
                        community detection
                        complex network
                        overlapping community
                
     
    
    
                作者简介
张鑫(1984-),男,博士生,研究领域为社区发现,数据挖掘
刘秉权(1970-),男,博士,副教授,研究领域为移动计算、Web知识挖掘、自然语言处理、智能人机接口
王晓龙(1955-),男,博士,教授,研究领域为人工智能、机器学习、计算语言学和中文信息处理。E-mail:xzhang@insun.hit.edu.cn