利用堆数据结构实现邻域重叠社团结构挖掘
Finding Overlapping Community in Network by Using Modularity and Partition Density作者机构：华东师范大学信息科学技术学院上海200241
出 版 物：《复杂系统与复杂性科学》 (Complex Systems and Complexity Science)
年 卷 期：2016年第13卷第1期
页 面：102-106,110页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：基于当前复杂网络中社团划分算法普遍存在算法复杂度过高以及重叠节点挖掘不准确的局限性,提出了一种高效、快速、准确的社团划分算法。基于贪婪算法,建立最大模块度矩阵,并采用堆数据结构,划分非邻域重叠社团。通过分析局部网络的连边情况,计算邻域社团的划分密度,以准确挖掘社团间的重叠节点。新算法经过仿真分析和实证研究表明,算法复杂度降到近线性。
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