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基于复杂网络的社区发现算法
被引量：
6
1
作者
杨晓光
朱保平
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期267-271,共5页
针对现有社区发现算法准确度较低的问题,该文提出了1种基于中心节点的社区发现算法。通过各节点度数及节点间相似度寻找社区的中心节点,然后利用局部模块度对各个社区进行优化,并根据节点吸引力将孤立节点和重叠社区节点尽量归入其社区...
针对现有社区发现算法准确度较低的问题,该文提出了1种基于中心节点的社区发现算法。通过各节点度数及节点间相似度寻找社区的中心节点,然后利用局部模块度对各个社区进行优化,并根据节点吸引力将孤立节点和重叠社区节点尽量归入其社区,从而获得整个网络的社区划分。将该文算法分别与3种局部社区发现算法、4种全局社区发现算法相比较,实验结果表明,该算法可以提高社区发现的准确度,具有可行性。
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关键词
复杂网络
社区
发现
中心
节点
局部模块度
节点
吸引力
孤立
节点
重叠社区节点
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题名
基于复杂网络的社区发现算法
被引量：
6
1
作者
杨晓光
朱保平
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期267-271,共5页
文摘
针对现有社区发现算法准确度较低的问题,该文提出了1种基于中心节点的社区发现算法。通过各节点度数及节点间相似度寻找社区的中心节点,然后利用局部模块度对各个社区进行优化,并根据节点吸引力将孤立节点和重叠社区节点尽量归入其社区,从而获得整个网络的社区划分。将该文算法分别与3种局部社区发现算法、4种全局社区发现算法相比较,实验结果表明,该算法可以提高社区发现的准确度,具有可行性。
关键词
复杂网络
社区
发现
中心
节点
局部模块度
节点
吸引力
孤立
节点
重叠社区节点
Keywords
complex network
community detection
central nodes
local modules
node attraction
isolated nodes
overlapping community nodes
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于复杂网络的社区发现算法
杨晓光
朱保平
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
6
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