基于节点属性的社群结构探测算法改进

被引：2

作者：

张锴琦 ^{[1
,2
]}

杜海峰 ^{[2
]}

蔡萌 ^{[1
,2
]}

费尔德曼 ^{[2
,3
]}

机构：

[1] 西安交通大学管理学院

[2] 西安交通大学公共管理与复杂性科学研究中心

[3] 斯坦福大学人口与资源研究所

来源：

系统工程理论与实践 | 2013年 / 33卷 / 11期

关键词：

复杂网络; 社群结构; 节点属性; 算法改进;

D O I：

暂无

中图分类号：

O157.5 [图论];

学科分类号：

摘要：

对Vincent D.Blondel等提出的B算法的特点及机理进行了分析,讨论了节点属性对社群结构探测的可能影响.进而通过重构初始化网络,控制节点(社群)合并过程两个方面,对B算法进行了改进,获得更优的模块性指标及对应的社群划分.经计算机模拟网络与实际网络的社群结构探测,结果表明所提改进算法有效可用,能在获得较大模块性指标的同时,获得较好的社群划分结果,且拥有更低的运算时间.

引用

页码：2879 / 2886

页数：8

共 6 条

[1] 社群结构研究进展与展望 [J].