基于节点尺度特征的重叠社区检测算法
Overlapping community detection algorithm based on node scale feature作者机构：河南工程学院计算机学院河南郑州451191
出 版 物：《河南理工大学学报（自然科学版）》 (Journal of Henan Polytechnic University（Natural Science）)
年 卷 期：2016年第35卷第5期
页 面：706-712页
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：河南省科技攻关项目(162102310081) 河南省高等学校重点科研项目(15A520053)
主 题：重叠社区检测 社会网络 节点尺度 边缘描述符集 自我中心网
摘 要：针对社会网络中重叠社区检测问题,在节点尺度特征下量化社区结构,用这些特性更易界定社区划分。利用合理假设来量化节点尺度的期望值,基于节点描述符集和谱算法建立算法模型,从而提出一种重叠社区检测算法。该方法允许节点同时属于多个社区,在社区重叠时同样可行。通过计算验证,算法对于整体边缘密度都有效。在2类网络中实验的结果表明,该算法在重叠社区检测中性能稳定、准确性高,能适用于目标特定的社区概念。
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