發(fā)布時(shí)間：2018-01-23 20:20

  本文關(guān)鍵詞： 社會(huì)網(wǎng)絡(luò) 相似度 模糊層次聚類(lèi) 重疊社區(qū)檢測(cè)　出處：《西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)》2015年02期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：為了能夠發(fā)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的重疊社區(qū)以及解決重疊社區(qū)之間關(guān)系的模糊性和層次性,提出了一種基于模糊層次聚類(lèi)的重疊社區(qū)檢測(cè)算法(CDHC)。算法中引入了距離加權(quán)因子來(lái)計(jì)算社區(qū)間的相似度,通過(guò)模糊層次聚類(lèi)來(lái)合并相似度高的社區(qū);針對(duì)合并生成的原始社區(qū)計(jì)算社區(qū)中節(jié)點(diǎn)的隸屬度,再將隸屬度小于閾值的節(jié)點(diǎn)從社區(qū)中移除,從而形成最終的網(wǎng)絡(luò)重疊社區(qū)結(jié)構(gòu)。該算法不僅可以發(fā)現(xiàn)重疊的社區(qū)結(jié)構(gòu),還可以處理孤立節(jié)點(diǎn)。在Lancichinetti基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上將CDHC算法與具有代表性的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法CMP和LFM進(jìn)行了比較,結(jié)果表明:影響社區(qū)檢測(cè)精度的主要因素是社區(qū)間的混合程度,而網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)的規(guī)模的影響并不顯著;CDHC算法在小社區(qū)網(wǎng)絡(luò)上的社區(qū)檢測(cè)精度優(yōu)于LFM,在大社區(qū)網(wǎng)絡(luò)上的社區(qū)檢測(cè)精度優(yōu)于CMP。CDHC算法在保持社區(qū)檢測(cè)質(zhì)量的同時(shí),還具有較好的穩(wěn)定性,是一種有效的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)重疊社區(qū)檢測(cè)算法。
[Abstract]:In order to find overlapping communities in social networks and resolve the fuzzy and hierarchical relationships between overlapping communities. An overlapping community detection algorithm based on fuzzy hierarchical clustering is proposed. The distance weighting factor is introduced to calculate the similarity between communities. Fuzzy hierarchical clustering is used to merge communities with high similarity; According to the membership degree of the nodes in the original community computing community generated by the merger, the nodes whose membership degree is less than the threshold value are removed from the community. The algorithm can not only find the overlapping community structure. The CDHC algorithm is compared with the typical overlapping community discovery algorithm CMP and LFM on the Lancichinetti benchmark network and real network. The results show that the main factor affecting the accuracy of community detection is the degree of mixing between communities, but the influence of network scale and community size in the network is not significant. The community detection accuracy of CDHC algorithm is better than that of LFM algorithm on small community network, and that of community detection accuracy on large community network is better than that of CMP.CDHC algorithm while maintaining the quality of community detection. It also has good stability and is an effective social network overlapping community detection algorithm.
【作者單位】： 西安交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;西安交通大學(xué)陜西省計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61172090) 陜西省科技統(tǒng)籌創(chuàng)新工程資助項(xiàng)目(2013SZS16-Z01/P01/K01) 中央高�；�本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(XJJ2014049,XKJC2014008) 陜西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2012K06-30,2014JQ8322)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.0
【正文快照】： 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是指社會(huì)個(gè)體成員之間因?yàn)榛��?dòng)而形成的相對(duì)穩(wěn)定的關(guān)系體系。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)通�？沙橄鬄楣�(jié)點(diǎn)以及節(jié)點(diǎn)間的邊組成的圖,圖中的節(jié)點(diǎn)代表個(gè)體,節(jié)點(diǎn)間的邊表示個(gè)體之間的聯(lián)系。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中蘊(yùn)含著一些潛在的社區(qū)結(jié)構(gòu),同一社區(qū)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)具有較高的相似性,而不同社區(qū)間的節(jié)點(diǎn)相似性較

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1458151