本文關(guān)鍵詞：一種基于局部相似性的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法

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【摘要】：現(xiàn)有社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法大多僅考慮圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)或節(jié)點(diǎn)的屬性信息,其中結(jié)合兩者的屬性圖聚類算法挖掘效果不理想,而基于共享鄰居的局部相似性算法卻未充分度量節(jié)點(diǎn)間相似度。針對(duì)上述問題,提出一種新的基于局部相似性的節(jié)點(diǎn)相似度社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。該算法包括基于局部相似性的節(jié)點(diǎn)相似度計(jì)算和節(jié)點(diǎn)聚類2個(gè)模塊。利用Pagerank算法計(jì)算基于圖鏈接結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)重要性,衡量節(jié)點(diǎn)間的鏈接強(qiáng)度并結(jié)合節(jié)點(diǎn)的屬性得到節(jié)點(diǎn)對(duì)相似性。為避免基于共享鄰居的節(jié)點(diǎn)相似度計(jì)算的低估傾向,引入鄰居節(jié)點(diǎn)集之間的相似度作為節(jié)點(diǎn)局部相似性。采用K-Medoids聚類算法將節(jié)點(diǎn)與分組中心節(jié)點(diǎn)的局部相似性值作為節(jié)點(diǎn)類別歸屬的判斷,得到社區(qū)劃分的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與經(jīng)典SA-Cluster與k-SNAP等算法相比,該算法能挖掘出質(zhì)量更高的社區(qū),具有較好的社區(qū)劃分效果。
【作者單位】： 華東師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)系;
【關(guān)鍵詞】： 社區(qū)發(fā)現(xiàn) 圖聚類 屬性圖 節(jié)點(diǎn)重要性 局部相似性 節(jié)點(diǎn)相似度
【基金】：上海市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)科研計(jì)劃項(xiàng)目(1451110700,14511106803) 上海市張江國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)專項(xiàng)發(fā)展資金(201411-JA-B108-002)
【分類號(hào)】：TP311.13
【正文快照】： 0概述近年來社會(huì)網(wǎng)絡(luò)得到廣泛應(yīng)用,如科學(xué)家合作網(wǎng)、博客網(wǎng)絡(luò)、電子郵件網(wǎng)絡(luò)等。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)定義為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)集合以及節(jié)點(diǎn)之間產(chǎn)生的聯(lián)系,使得社區(qū)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的鏈接比較緊密,而社區(qū)之間的節(jié)點(diǎn)鏈接相對(duì)稀疏[1]。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)具有2個(gè)重要特征:一個(gè)是社區(qū)結(jié) 構(gòu),即網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)性

【相似文獻(xiàn)】

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