【摘要】：針對(duì)目前從局部社區(qū)擴(kuò)展成全局社區(qū)時(shí)有關(guān)算法的種子節(jié)點(diǎn)選擇不合理的情形,提出了一種基于種子節(jié)點(diǎn)選擇的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。首先根據(jù)影響力函數(shù)找出局部影響力最大的節(jié)點(diǎn),由這些節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的種子集合較好地分布在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中,然后以這些種子點(diǎn)構(gòu)造初始社區(qū),根據(jù)設(shè)定的吸引度函數(shù)選擇性地添加節(jié)點(diǎn)來進(jìn)行社區(qū)擴(kuò)展。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行測(cè)試時(shí)能夠有效地挖掘網(wǎng)絡(luò)中的重疊社區(qū)。
[Abstract]:An overlapping community discovery algorithm based on seed node selection is proposed in view of the unreasonable selection of seed nodes when the algorithm is extended from a local community to a global community. Firstly, the nodes with the most local influence are found according to the influence function, and the seed set composed of these nodes is distributed well in the whole network, and then the initial community is constructed from these seed points. Selectively add nodes according to the set attractiveness function to extend the community. Experimental results show that the algorithm can effectively mine overlapping communities in real networks.
【作者單位】： 中國(guó)人民大學(xué)信息學(xué)院;淮陰師范學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71271211,71531012) 北京市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(4132067) 中國(guó)人民大學(xué)品牌計(jì)劃資助項(xiàng)目(10XNI029)
【分類號(hào)】：TP301.6

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本文編號(hào)：2399100