本文選題：機會網絡　切入點：社區(qū)檢測　出處：《計算機工程與設計》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：社區(qū)檢測是研究網絡結構的基礎,在分析現(xiàn)有機會網絡社區(qū)檢測算法的基礎上,提出一種改進的基于記憶的認知啟發(fā)社區(qū)檢測方法IMBC。節(jié)點通過記錄與其它節(jié)點的歷史接觸信息,計算和其它節(jié)點的記憶激活量,通過約束處理,把記憶激活量在某一閾值范圍的節(jié)點歸入同一社區(qū),完成網絡社區(qū)的檢測。進行隨機生成網絡仿真,與MBC算法性能進行比較,比較結果驗證了該算法的有效性。
[Abstract]:Community detection is the basis of studying network structure. Based on the analysis of existing opportunistic network community detection algorithms, an improved memory-based cognitive heuristic community detection method IMBC.Node records the historical contact information with other nodes. The memory activation amount of other nodes is calculated, and the nodes with memory activation amount in a certain threshold range are classified into the same community by constraint processing, and the network community detection is completed. The network simulation is randomly generated and compared with the performance of MBC algorithm. The comparison results show that the algorithm is effective.
【作者單位】： 新疆大學軟件學院;新疆大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61262089、61262087) 新疆教育廳高校教師科研計劃重點基金項目(XJEDU2012I09)
【分類號】：TP393.02
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本文編號：1585678