查询结果:   赵文涛,赵好好,孟令军.基于节点内聚系数的局部社团发现算法[J].计算机应用与软件,2016,33(12):270 - 274.
中文标题
基于节点内聚系数的局部社团发现算法
发表栏目
算法
摘要点击数
432
英文标题
LOCAL COMMUNITY DETECTION ALGORITHM BASED ON NODE COHESIVE CLUSTERING COEFFICIENT
作 者
赵文涛 赵好好 孟令军 Zhao Wentao Zhao Haohao Meng Lingjun
作者单位
河南理工大学计算机科学与技术学院 河南 焦作 454000 河南省普通高等学校矿山信息化研究重点实验室 河南 焦作 454000    
英文单位
College of Computer Science and Technology,Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454000,Henan,China Opening Project of Key Laboratory of Mine Informatization,Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454000,Henan,China    
关键词
局部社团 社团发现 复杂网络 节点内聚系数
Keywords
Local community Community detecting Complex network Node cohesive clustering coefficient
基金项目
河南省科技攻关项目(142102210435);河南省高等学校矿山信息化重点学科开放实验室开放基金项目(ky2012-02)。
作者资料
赵文涛,教授,主研领域:数据库,数据挖掘。赵好好,硕士生。孟令军,硕士生。
文章摘要
为了能够快速有效地发现复杂网络中的局部社团,提出一种基于节点内聚系数的局部社团发现算法。该算法选取最大度节点作为起始社团,不断搜索其邻居节点,将满足条件的节点不断加入起始社团从而形成新的社团。在不同规模的真实网络数据集和人工合成数据集上进行实验,并与其他三种局部社团发现算法进行社团划分效果的对比。实验结果表明,该算法能够在较短的运行时间内保持较高模块度来识别复杂网络中的局部社团结构,更适合于大规模复杂网络的社团结构挖掘。
Abstract
Aiming at identifying the local communities in complex networks quickly and effectively,a local community detection algorithm based on node cohesive clustering coefficient is proposed.The proposed algorithm selects the node with max degree as the initial community and joins the nodes which meet the conditions into it when searching its neighbors continually.Compared with other three local community detection algorithms by experimenting on different scale datasets of real and synthetic networks,the proposed algorithm maintains a relative higher modularity in a shorter runtime,and it is more suitable for detecting community structure on large-scale complex networks.
下载PDF全文