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基于中心社区的重叠社区发现算法研究

【摘要】:现今人们都生活在充满着各种各样的复杂网络环境中,社区结构是复杂网络的基本拓扑特性之一。社区结构的特点是社区内节点相互连接紧密,社区间节点连接稀疏。社区发现算法用于发现网络中的簇,其中分为重叠社区算法和非重叠社区算法。大量的社区发现算法只集中于寻找不相交的社区,但在现实的网络世界中,重叠往往是社会结构的重要形式。复杂网络中的社区特别是重叠社区在舆情控制、信息传播与推荐、商业营销等领域中具有重要作用。在对重叠社区发现算法进行深入研究与分析的过程中,发现这些算法有的准确度不高,有的不能很好的发现重叠结构,有的只适用于稠密网络,对稀疏网络表现很差,这些都使算法应用有局限。为了克服以上问题,提出一种基于中心社区的重叠社区发现算法,该算法不仅对网络的结构适应性强,而且准确度高,更能有效的发现社区的重叠部分。本文的主要工作包括:1)从网络图中的中心节点寻找中心社区。2)根据节点与社区的关联度,将满足阈值条件的节点划分到中心社区构成初始社区。3)根据初始社区间的关联度,将满足社区合并条件的初始社区合并。4)根据社区间的重叠度,将符合阈值条件的社区合并。在给定的模块度和准确度评价标准下,通过实验证实了此算法的合理性和有效性。

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