基于簇相似度的网络社团结构探测算法

被引：13

作者：

袁超

柴毅

机构：

[1] 重庆大学自动化学院

来源：

物理学报 | 2012年 / 61卷 / 21期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

复杂网络; 社团结构; 相似度; 聚类;

D O I：

暂无

中图分类号：

O157.5 [图论];

学科分类号：

070104 ;

摘要：

社团结构对复杂系统的结构特性和动力学特性有重要影响.提出了一个度量社团相似度的模型,称为簇相似度.该模型能够度量两个社团的相似度大小,为研究社团间的作用机制提供帮助.而且基于该模型,设计了一个社团划分算法.算法采用层次聚类的思想,每次合并两个相似度最大的社团,并通过一个评价函数选择最优社团划分.数值实验以及与CNM,GN,EigenMod等主流算法做比较,表明本算法的精度和效率都比较高,尤其对于边密度较高的网络,性能非常理想.

引用

页码：541 / 549

页数：9

共 6 条

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