【摘要】：提出了一種利用模塊度最大化與社區(qū)結(jié)構(gòu)屬性相結(jié)合的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法。首先,針對(duì)基于模塊度最大化的標(biāo)簽傳播算法中存在的時(shí)間復(fù)雜度高的問題,引入傳播距離參數(shù),依據(jù)"先傳播,后合并"的原則,降低了社區(qū)合并導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)需要更新帶來的較高時(shí)間復(fù)雜度;其次,結(jié)合社區(qū)結(jié)構(gòu)的概念提出了基于模塊度最大化的標(biāo)簽傳播算法(CDMM-LPA);最后,基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集,驗(yàn)證并分析了CDMM-LPA算法的可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,CDMM-LPA算法在降低了時(shí)間復(fù)雜度的同時(shí),獲得了較高的模塊度值和更加穩(wěn)定的強(qiáng)社區(qū)結(jié)構(gòu)。
[Abstract]:In this paper, a community discovery method combining modularity maximization and community structure attributes is proposed. Firstly, aiming at the problem of high time complexity in label propagation algorithm based on modularity maximization, the propagation distance parameter is introduced, and according to the principle of "propagate first, then merge", It reduces the high time complexity that the whole network needs to be updated because of the community merging. Secondly, based on the concept of community structure, a label propagation algorithm (CDMM-LPA) based on modularity maximization is proposed. Finally, the feasibility of CDMM-LPA algorithm is verified and analyzed based on network data sets. The experimental results show that the CDMM-LPA algorithm not only reduces the time complexity, but also obtains a higher module value and a more stable community structure.
【作者單位】： 燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;河北省虛擬技術(shù)與系統(tǒng)集成重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61602401,No.61472340) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.F2014203192)~~
【分類號(hào)】：TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2440121