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基于鏈接密度聚類的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法

發(fā)布時(shí)間:2019-08-01 08:14
【摘要】:為了能夠更加有效地發(fā)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中具有重疊性的社區(qū)結(jié)構(gòu),提出一種基于鏈接密度聚類的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法DBLINK.該算法首先以網(wǎng)絡(luò)中的邊集為對(duì)象,將其劃分為若干個(gè)互不相連的鏈接社區(qū),再將所得到的鏈接社區(qū)轉(zhuǎn)化為最終的節(jié)點(diǎn)社區(qū),隸屬于不同鏈接社區(qū)邊的交點(diǎn)即為網(wǎng)絡(luò)中的重疊節(jié)點(diǎn).由于DBLINK采用基于密度的算法對(duì)邊集進(jìn)行聚類,將不滿足一定條件的邊孤立出來,使其不隸屬于任何鏈接社區(qū),因此可以避免社區(qū)結(jié)構(gòu)過度重疊的現(xiàn)象發(fā)生,從而提高了重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)的質(zhì)量.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,DBLINK不僅具有較好的時(shí)間效率,而且在社區(qū)發(fā)現(xiàn)的質(zhì)量方面也優(yōu)于其他幾種代表性的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法.
[Abstract]:In order to find overlapping community structure in social network more effectively, an overlapping community discovery algorithm DBLINK. based on link density clustering is proposed. The algorithm first takes the edge set in the network as the object, divides it into several unrelated link communities, and then converts the obtained link community into the final node community, and the intersection points belonging to the edges of different link communities are the overlapping nodes in the network. Because DBLINK uses density-based algorithm to cluster edge sets, the edges that do not meet certain conditions are isolated so that they do not belong to any linked community, so that excessive overlap of community structures can be avoided, thus improving the quality of overlapping community discovery. The experimental results show that DBLINK not only has good time efficiency, but also outperforms several other representative overlapping community discovery algorithms in the quality of community discovery.
【作者單位】: 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】:國(guó)家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃基金項(xiàng)目(2012AA011004) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(50674086) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金項(xiàng)目(20110095110010) 江蘇省研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(CXZZ12_0934)
【分類號(hào)】:TP393.093

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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2 沈華偉;程學(xué)旗;陳海強(qiáng);劉悅;;基于信息瓶頸的社區(qū)發(fā)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2008年04期

【共引文獻(xiàn)】

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4 鄧小龍;王柏;吳斌;楊勝琦;;基于信息熵的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)劃分建模和驗(yàn)證[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2012年04期

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號(hào):2521636

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