本文關(guān)鍵詞：基于節(jié)點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和屬性的重疊社區(qū)檢測(cè)算法　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2016年12期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 社區(qū)檢測(cè) 節(jié)點(diǎn)屬性 重疊社區(qū) 隸屬矩陣 模塊度

【摘要】：針對(duì)已有重疊社區(qū)檢測(cè)通常只考慮節(jié)點(diǎn)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息,忽略了節(jié)點(diǎn)的屬性信息,導(dǎo)致數(shù)據(jù)間的重要結(jié)構(gòu)遺漏的問(wèn)題,提出了一種基于節(jié)點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和屬性相似度的重疊社區(qū)檢測(cè)算法。首先,基于余弦相似度計(jì)算候選節(jié)點(diǎn)和局部社區(qū)之間的相似度,提高局部搜索效率;其次,改進(jìn)局部模塊度增量計(jì)算方法,使局部搜索模型收斂于發(fā)現(xiàn)潛在的真實(shí)社區(qū);通過(guò)融合多個(gè)已檢測(cè)到的局部社區(qū)計(jì)算隸屬矩陣,從而獲取全局重疊社區(qū)結(jié)構(gòu);最后,在真實(shí)數(shù)據(jù)集上,與已有基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的社區(qū)檢測(cè)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比。結(jié)論表明,該算法在模塊度和F1-measure的指標(biāo)上取得了較好的表現(xiàn)且更適用于稀疏網(wǎng)絡(luò)。
[Abstract]:In view of the existing overlapping community detection, only the topology information of nodes is usually considered, and the attribute information of nodes is ignored, which leads to the omission of important structures between data. An overlapping community detection algorithm based on node topology and attribute similarity is proposed. Firstly, the similarity between candidate nodes and local communities is calculated based on cosine similarity to improve the local search efficiency. Secondly, the method of local modular increment is improved to make the local search model converge to discover the potential real community. The global overlapping community structure is obtained by merging multiple detected local community computing membership matrices. Finally, in the real data set, compared with the existing community detection algorithm based on topology, the conclusion shows that. The algorithm achieves better performance in modularity and F1-measure and is more suitable for sparse networks.
【作者單位】： 南京財(cái)經(jīng)大學(xué)信息工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP301.6
【正文快照】： 0引言網(wǎng)絡(luò)通常由相互連接的動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)組成。社交網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)科學(xué)網(wǎng)絡(luò)僅僅是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的一些代表,并且這些網(wǎng)絡(luò)通常展示了具有拓?fù)涮匦缘纳鐓^(qū)。社區(qū)或模塊結(jié)構(gòu)被認(rèn)為具有現(xiàn)實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)的重要特性。從網(wǎng)絡(luò)中發(fā)現(xiàn)這些潛在的社區(qū)可視為將節(jié)點(diǎn)集合聚類成社區(qū)的問(wèn)題。常見(jiàn)的

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本文編號(hào)：1366326