【摘要】：不依賴于領(lǐng)域知識的重疊社區(qū)快速發(fā)現(xiàn)算法是當(dāng)前復(fù)雜系統(tǒng)研究的熱點.本文基于網(wǎng)絡(luò)的局部特征,提出描述網(wǎng)絡(luò)鏈接疏密程度的關(guān)聯(lián)度,并基于最優(yōu)節(jié)點復(fù)制思想,推廣到用于描述節(jié)點的凝聚程度.提出了采用分割策略的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法——OCDNOD,通過逐步分割網(wǎng)絡(luò),支持獨立社區(qū)和重疊社區(qū)的挖掘.人工網(wǎng)絡(luò)和實際網(wǎng)絡(luò)中的實驗結(jié)果表明算法不僅有較好的時間效率,而且在社區(qū)發(fā)現(xiàn)的質(zhì)量方面也優(yōu)于其它幾種代表性的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法.
[Abstract]:The fast discovery algorithm of overlapping community, which is independent of domain knowledge, is a hot topic in the research of complex systems. Based on the local characteristics of the network, this paper proposes a degree of correlation to describe the degree of network link density, and based on the idea of optimal node replication, it is extended to describe the degree of aggregation of nodes. An overlapping community discovery algorithm based on segmentation strategy is proposed in this paper. OCDNOD, can support the mining of independent and overlapping communities by dividing the network step by step. The experimental results in artificial network and real network show that the algorithm not only has better time efficiency, but also outperforms other typical community discovery algorithms in terms of community discovery quality.
【作者單位】： 江西師范大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61262014) 江西省自然科學(xué)基金資助項目(20132BAB201034) 江西省教育廳科技項目(GJJ13224) 江西師范大學(xué)博士啟動基金資助項目
【分類號】：O157.5

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本文編號：2262933