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基于最大节点接近度的局部社团结构探测算法
  • ISSN号:1000-3428
  • 期刊名称:计算机工程
  • 时间:0
  • 页码:25-26
  • 语言:中文
  • 分类:TP313[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京科技大学经济管理学院,北京100083, [2]北京科技大学中国教育经济信息网管理中心,北京100083, [3]钢铁研究总院,北京100081
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金资助项目(70771007);2005年度新世纪优秀人才支持计划基金资助项目(NECT-05-0097)
  • 相关项目:高维稀疏数据聚类研究
中文摘要:

针对复杂网络社团结构挖掘算法复杂度高的问题,提出一种基于最大节点接近度的局部社团结构挖掘算法。该算法的时间复杂度为O(kd)。为验证该方法计算的准确性和计算的速度,与一种经典的挖掘局部社团结构方法——Clauset算法进行比较。实验结果表明,该算法抽取的社团结构与Clauset算法相比基本一致,但在性能上有明显提高。

英文摘要:

This paper presents an algorithm for detecting local community structure based on maximal closeness degree of vertex for resolving the time complexity problems of finding local community structure in complex networks. The algorithm runs in time O(kd) for general graphs. In order to determine the precision and speed of the method, it is compared with the classical local community identification approaches, namely Clauset algorithm. Experimental results shows that the algorithm is as effective as Clauset algorithm on the whole, and the algorithm is much faster than Clauset algorithm.

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期刊信息
  • 《计算机工程》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华东计算技术研究所 上海市计算机学会
  • 主编:游小明
  • 地址:上海市桂林路418号
  • 邮编:200233
  • 邮箱:ecice06@ecict.com.cn
  • 电话:021-64846769
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3428
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1289/TP
  • 邮发代号:4-310
  • 获奖情况:
  • 1999~2000、2001~2002年度信息产业部优秀期刊奖,2003-2004、2005-2006年度信息产业部电子精品科技...,2007-2008、2009-2010年度工业和信息产业部电子精...,012年度中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2013年度中国科技论文在线优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,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(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:84139