發(fā)布時間：2018-01-23 20:20

  本文關(guān)鍵詞： 社會網(wǎng)絡(luò) 相似度 模糊層次聚類 重疊社區(qū)檢測　出處：《西安交通大學學報》2015年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了能夠發(fā)現(xiàn)社會網(wǎng)絡(luò)中的重疊社區(qū)以及解決重疊社區(qū)之間關(guān)系的模糊性和層次性,提出了一種基于模糊層次聚類的重疊社區(qū)檢測算法(CDHC)。算法中引入了距離加權(quán)因子來計算社區(qū)間的相似度,通過模糊層次聚類來合并相似度高的社區(qū);針對合并生成的原始社區(qū)計算社區(qū)中節(jié)點的隸屬度,再將隸屬度小于閾值的節(jié)點從社區(qū)中移除,從而形成最終的網(wǎng)絡(luò)重疊社區(qū)結(jié)構(gòu)。該算法不僅可以發(fā)現(xiàn)重疊的社區(qū)結(jié)構(gòu),還可以處理孤立節(jié)點。在Lancichinetti基準網(wǎng)絡(luò)和真實網(wǎng)絡(luò)上將CDHC算法與具有代表性的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法CMP和LFM進行了比較,結(jié)果表明:影響社區(qū)檢測精度的主要因素是社區(qū)間的混合程度,而網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)的規(guī)模的影響并不顯著;CDHC算法在小社區(qū)網(wǎng)絡(luò)上的社區(qū)檢測精度優(yōu)于LFM,在大社區(qū)網(wǎng)絡(luò)上的社區(qū)檢測精度優(yōu)于CMP。CDHC算法在保持社區(qū)檢測質(zhì)量的同時,還具有較好的穩(wěn)定性,是一種有效的社會網(wǎng)絡(luò)重疊社區(qū)檢測算法。
[Abstract]:In order to find overlapping communities in social networks and resolve the fuzzy and hierarchical relationships between overlapping communities. An overlapping community detection algorithm based on fuzzy hierarchical clustering is proposed. The distance weighting factor is introduced to calculate the similarity between communities. Fuzzy hierarchical clustering is used to merge communities with high similarity; According to the membership degree of the nodes in the original community computing community generated by the merger, the nodes whose membership degree is less than the threshold value are removed from the community. The algorithm can not only find the overlapping community structure. The CDHC algorithm is compared with the typical overlapping community discovery algorithm CMP and LFM on the Lancichinetti benchmark network and real network. The results show that the main factor affecting the accuracy of community detection is the degree of mixing between communities, but the influence of network scale and community size in the network is not significant. The community detection accuracy of CDHC algorithm is better than that of LFM algorithm on small community network, and that of community detection accuracy on large community network is better than that of CMP.CDHC algorithm while maintaining the quality of community detection. It also has good stability and is an effective social network overlapping community detection algorithm.
【作者單位】： 西安交通大學電子與信息工程學院;西安交通大學陜西省計算機網(wǎng)絡(luò)重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61172090) 陜西省科技統(tǒng)籌創(chuàng)新工程資助項目(2013SZS16-Z01/P01/K01) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目(XJJ2014049,XKJC2014008) 陜西省自然科學基金資助項目(2012K06-30,2014JQ8322)
【分類號】：TP393.0
【正文快照】： 社會網(wǎng)絡(luò)是指社會個體成員之間因為互動而形成的相對穩(wěn)定的關(guān)系體系。社會網(wǎng)絡(luò)通�？沙橄鬄楣�(jié)點以及節(jié)點間的邊組成的圖,圖中的節(jié)點代表個體,節(jié)點間的邊表示個體之間的聯(lián)系。社會網(wǎng)絡(luò)中蘊含著一些潛在的社區(qū)結(jié)構(gòu),同一社區(qū)內(nèi)的節(jié)點具有較高的相似性,而不同社區(qū)間的節(jié)點相似性較

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：1458151