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基于核心节点的复杂网络社区划分算法
  • ISSN号:1000-7024
  • 期刊名称:《计算机工程与设计》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]国家数字交换系统工程技术研究中心,河南郑州450002, [2]国家计算机网络与信息安全管理中心,北京100031
  • 相关基金:国家973重点基础研究发展计划基金项目(2012CB315901、2012CB315905);国家自然科学基金项目(61171108)
中文摘要:

针对全局社区发现方法计算复杂度过高,而局部社区发现方法社区发现质量偏低的不足,提出了一种快速有效的社区划分算法。算法预先探测网络中属于不同社区的核心节点,利用基于相似性传递的节点相似性度量方法度量核心节点与网络中其他节点之间的相似性,根据相似性度量结果对网络进行社区结构划分。在采自人人网的数据和公共的网络数据上进行了实验,并与经典算法进行比较,实验结果表明了该算法的可行性和有效性。

英文摘要:

To solve the problem that global community detection method has high computation complexity and local community detection method works badly in community detection quality, a quick and efficient algorithm is proposed. It finds the core nodes in different communities first, then uses a method based on similarity transfer to measure the similarity between core nodes and other nodes. Finally it divides the network by the similarity calculation results. The proposed algorithm is tested on both RenRen network and common networks, and is compared with the typical algorithms in community detection. Experimental results verify and confirm the feasibility and validity of the proposed algorithm.

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期刊信息
  • 《计算机工程与设计》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团
  • 主办单位:中国航天科工集团二院706所
  • 主编:汤铭瑞
  • 地址:北京142信箱37分箱
  • 邮编:100854
  • 邮箱:ced@china-ced.com
  • 电话:010-68389884
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7024
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1775/TP
  • 邮发代号:82-425
  • 获奖情况:
  • 中国科学引文数据库来源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计与分析用期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:45616