本文選題：社團(tuán)結(jié)構(gòu) + 社團(tuán)發(fā)現(xiàn)��； 參考：《計算機(jī)應(yīng)用研究》2017年07期

【摘要】：發(fā)現(xiàn)社團(tuán)結(jié)構(gòu)是研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重要前提,目前社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法研究存在兩個較為嚴(yán)峻的問題:評價函數(shù)單一和經(jīng)典算法時間復(fù)雜度過大并且無法發(fā)現(xiàn)小粒度的社團(tuán)。針對上述問題,提出了一種合理的發(fā)現(xiàn)算法評價函數(shù),即社團(tuán)完整度F。實驗證明,與經(jīng)典的模塊度函數(shù)Q相比,社團(tuán)完整度函數(shù)F能夠更合理地評價社團(tuán)劃分質(zhì)量且社團(tuán)完整度函數(shù)F的靈敏度高于模塊度函數(shù)Q;提出了基于社團(tuán)密度的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法(BDA算法)。實驗證明,該算法不僅可以發(fā)現(xiàn)小粒度的社團(tuán)結(jié)構(gòu),隨著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)和邊數(shù)的增加,BDA算法在時間復(fù)雜度方面也具有明顯的優(yōu)勢。嘗試將BDA算法應(yīng)用在科學(xué)合作者網(wǎng)絡(luò)并得到了合理的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。
[Abstract]:The discovery of community structure is an important prerequisite for the study of complex networks. At present, there are two severe problems in the research of community discovery algorithms: the single evaluation function and the large time complexity of classical algorithms and the inability to find small grained communities. In order to solve the above problems, a reasonable evaluation function of discovery algorithm, I. e., community integrity degree, is proposed. Experimental results show that compared with the classical modular degree function Q, The community integrity function F can evaluate the quality of community partition more reasonably, and the sensitivity of community integrity function F is higher than that of module degree function Q, and a community discovery algorithm based on community density is proposed. Experimental results show that the proposed algorithm can not only find the community structure with small granularity, but also has obvious advantages in time complexity with the increase of the number of nodes and edges in the network. This paper attempts to apply the BDA algorithm to the network of scientific collaborators and obtains a reasonable community structure.
【作者單位】： 西安建筑科技大學(xué)理學(xué)院;西安建筑科技大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61403298)
【分類號】：O157.5

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本文編號：1964555