基于节点亲密度和度的社会网络社团发现方法

作     者：刘瑶 康晓慧 高红 刘峤 吴祖峰 秦志光 Liu Yao;Kang Xiaohui;Gao Hong;Liu Qiao;Wu Zufeng;Qin Zhiguang

作者机构：电子科技大学信息与软件工程学院成都610054 

基　　金：国家自然科学基金重点项目(61133016) 国家自然科学基金青年项目(61502087) 中央高校基本科研业务费基础研究项目(ZYGX2014J066) 

出 版 物：《计算机研究与发展》 (Journal of Computer Research and Development)

年 卷 期：2015年第52卷第10期

页      码：2363-2372页

摘      要：社会网络是现实社会在网络空间的延伸,研究社会网络的结构特征对于发现网络结构、预测网络行为、保障网络安全有着重要的意义.社团结构是社会网络最重要的一种结构特征.近年来,研究人员提出了大量的社团检测算法,但大多集中在无权网络,不能处理网络中越来越复杂的连接关系.为了衡量有向加权网络中节点之间的关联强度,提出了一种新的节点亲密度定义,在此基础上设计了一种基于节点亲密度和度的社团结构检测方法(community detecting method based on node intimacy and degree,CDID),并在真实的社会网络数据集上进行了实验验证.与传统的社团检测方法相比,CDID方法能够获得更加准确的社团划分结果,并为无向无权、有向无权、无向加权、有向加权网络的社团划分提供了一种统一的解决方法.

主 题 词：节点亲密度 节点度 加权网络 模块度 社团检测 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.7544/issn1000-1239.2015.20150407

馆 藏 号：203197583...