本文選題：集聚系數(shù) + 鏈接社區(qū)��； 參考：《南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2013年04期

【摘要】：提出一種基于節(jié)點(diǎn)集聚系數(shù)的鏈接社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法LCDCC(link communities detection on clustering coefficient),該方法假設(shè)社區(qū)是網(wǎng)絡(luò)中的稠密子圖,利用網(wǎng)路節(jié)點(diǎn)的集聚系數(shù)及重疊度發(fā)現(xiàn)鏈接社區(qū).LCDCC可更直觀地識(shí)別重疊社區(qū);與基于相似度矩陣的聚類方法、統(tǒng)計(jì)推理等方法相比,LCDCC可精確地在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的線性時(shí)間內(nèi)發(fā)現(xiàn)高濃度鏈接社區(qū),同時(shí)可識(shí)別多種角色的節(jié)點(diǎn),如重疊點(diǎn)、橋節(jié)點(diǎn)、葉子點(diǎn)等.在人工網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上的實(shí)驗(yàn)表明,LCDCC可以快速有效的發(fā)現(xiàn)有意義的重疊社區(qū)結(jié)構(gòu).
[Abstract]:A link community discovery method based on node agglomeration coefficient (LCDCC (link communities detection on clustering coefficient),) is proposed, which assumes that the community is a dense subgraph in the network. Using the clustering coefficient and overlap degree of network nodes to find the link community. LCDCC can identify overlapped communities more intuitively. Compared with the statistical reasoning method, LCDCC can accurately find the high concentration link community in the linear time of network scale, and can also identify the nodes with multiple roles, such as overlapping point, bridge node, leaf point and so on. Experiments on artificial networks and real networks show that LCDCC can quickly and effectively discover meaningful overlapping community structures.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院信息工程系;
【基金】：北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目面上基金(4112046)
【分類號】：TP393.092

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2098057