本文關(guān)鍵詞：基于節(jié)點拓撲結(jié)構(gòu)和屬性的重疊社區(qū)檢測算法　出處：《計算機應用研究》2016年12期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 社區(qū)檢測 節(jié)點屬性 重疊社區(qū) 隸屬矩陣 模塊度

【摘要】：針對已有重疊社區(qū)檢測通常只考慮節(jié)點的拓撲結(jié)構(gòu)信息,忽略了節(jié)點的屬性信息,導致數(shù)據(jù)間的重要結(jié)構(gòu)遺漏的問題,提出了一種基于節(jié)點拓撲結(jié)構(gòu)和屬性相似度的重疊社區(qū)檢測算法。首先,基于余弦相似度計算候選節(jié)點和局部社區(qū)之間的相似度,提高局部搜索效率;其次,改進局部模塊度增量計算方法,使局部搜索模型收斂于發(fā)現(xiàn)潛在的真實社區(qū);通過融合多個已檢測到的局部社區(qū)計算隸屬矩陣,從而獲取全局重疊社區(qū)結(jié)構(gòu);最后,在真實數(shù)據(jù)集上,與已有基于拓撲結(jié)構(gòu)的社區(qū)檢測算法進行實驗對比。結(jié)論表明,該算法在模塊度和F1-measure的指標上取得了較好的表現(xiàn)且更適用于稀疏網(wǎng)絡(luò)。
[Abstract]:In view of the existing overlapping community detection, only the topology information of nodes is usually considered, and the attribute information of nodes is ignored, which leads to the omission of important structures between data. An overlapping community detection algorithm based on node topology and attribute similarity is proposed. Firstly, the similarity between candidate nodes and local communities is calculated based on cosine similarity to improve the local search efficiency. Secondly, the method of local modular increment is improved to make the local search model converge to discover the potential real community. The global overlapping community structure is obtained by merging multiple detected local community computing membership matrices. Finally, in the real data set, compared with the existing community detection algorithm based on topology, the conclusion shows that. The algorithm achieves better performance in modularity and F1-measure and is more suitable for sparse networks.
【作者單位】： 南京財經(jīng)大學信息工程學院;
【分類號】：TP301.6
【正文快照】： 0引言網(wǎng)絡(luò)通常由相互連接的動態(tài)節(jié)點組成。社交網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)和計算機科學網(wǎng)絡(luò)僅僅是復雜網(wǎng)絡(luò)的一些代表,并且這些網(wǎng)絡(luò)通常展示了具有拓撲特性的社區(qū)。社區(qū)或模塊結(jié)構(gòu)被認為具有現(xiàn)實社交網(wǎng)絡(luò)的重要特性。從網(wǎng)絡(luò)中發(fā)現(xiàn)這些潛在的社區(qū)可視為將節(jié)點集合聚類成社區(qū)的問題。常見的

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本文編號：1366326