基于节点从属度的加权网络重叠社区划分算法
Weighted network overlap community partition algorithm based on node dependency degree
1. 西安科技大学 计算机科学与技术学院, 西安 710054
2. 西安电子科技大学 计算机科学与技术学院, 西安 710071
摘要
针对传统社区划分算法忽略现实世界网络特征导致社区划分准确率低的问题，提出了一种基于节点从属度的加权网络重叠社区划分算法。该算法提出加权网络模型，通过模型得到了能刻画出真实网络结构的加权网络；通过网络拓扑结构定义了核心社区，核心社区对社区划分的准确性有着重要作用。该算法计算节点与核心社区间的从属度，并与从属度阈值进行比较进行核心社区扩展，根据扩展模块度优化思想，通过不断地调整从属度阈值直到获得最优的社区结构，完成重叠社区划分。在人工网络数据集和真实世界网络数据集上与已有算法进行实验对比，实验结果验证了所提算法能够准确、有效地检测出重叠社区。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61432010,61502363)
陕西省自然科学基础研究项目(2020JM-526,2020JM-533)
西安科技大学博士后科研启动项目(2018QDJ049)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.02.0014
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 377-381
文章编号: 1001-3695(2021)02-009-0377-05
发布历史
[2021-02-05] 印刷出版
引用本文
付立东, 郝伟, 李凡. 基于节点从属度的加权网络重叠社区划分算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (2): 377-381. (Fu Lidong, Hao Wei, Li Fan. Weighted network overlap community partition algorithm based on node dependency degree [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (2): 377-381. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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