文档名：基于节点重要性和局部扩展的重叠社区发现算法
在DOCNet算法基础上,对初始节点选取和节点隶属度计算方法进行改进,形成一种新的重叠社区发现算法DOCLLE.首先采用经典重要性排名算法LeaderRank对节点重要性进行排序,选取出重要性最高的节点及其邻节点组成初始社区.另外结合局部相似度概念重新定义节点隶属度,最后通过质量函数将符合标准的节点加入到已有社区.算法在人工生成网络和真实网络上进行实验,并对比了四种重叠社区发现算法,实验结果表明该算法在节点较多的社区结构划分上有较好的准确性和稳定性.
作者：郭峰尤凯丽李昕泽
作者单位：北方工业大学信息学院北京100000
母体文献：第十六届全国Web信息系统及其应用学术会议(WISA2019)论文集
会议名称：第十六届全国Web信息系统及其应用学术会议(WISA2019)
会议时间：2019年9月20日
会议地点：青岛
主办单位：中国计算机学会
语种：chi
分类号：
关键词：社交网络 重叠社区发现算法 局部扩展 节点重要性
在线出版日期：2022年1月20日
基金项目：
相似文献
相关博文
- 文件大小:
- 2.39 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
