基于非加权图的大型社会网络检测算法研究

摘要：

社区检测和划分已经成为大规模社会网络中一个非常关键的问题.然而,大多数现有的算法受限于计算成本,其适用性十分有限.为了提高社区划分质量和计算效率,提出了一种基于非加权图的社区网络检测算法.首先,算法采用两个新的参数来度量社区并实现社区检测,即聚类系数和共同的邻居相似性,并通过理论分析和公式推导证明其有效性.最后采用真实社会网络数据集进行了大量的模拟,实验结果表明,与传统的生成树算法以及CBCD算法相比,提出的方法更加有效,且计算运行时间具有线性复杂度,适用于大规模社会网络的社区检测.

关键词：社会网络、社区检测、非加权图、模块性、聚类系数

所属期刊栏目：44

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：80-83,87