计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (10): 2812-2815.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.10.2812
收稿日期:
2014-06-26
修回日期:
2014-07-01
出版日期:
2014-10-01
发布日期:
2014-10-30
通讯作者:
赵姝
作者简介:
基金资助:
国家自然科学基金资助项目;安徽省高等学校省级自然科学研究项目
ZHAO Shu1,2,Wang KE1,2,CHEN Jie1,2,ZHANG Yanping1,2
Received:
2014-06-26
Revised:
2014-07-01
Online:
2014-10-01
Published:
2014-10-30
Contact:
ZHAO Shu
摘要:
为了实现复杂网络社团发现算法的复杂度和精确度间的均衡,提出一种基于聚类粒化的社团发现算法(CGCDA),将网络粒化获得的粒子视为一个社团,粒化结果即为对网络的社团划分。首先,将网络中的每个节点视为基本粒,通过初始粒化操作实现对网络的粒化;然后,针对获得的粒化集合中满足粒化系数的粒子进行聚类粒化操作,分层粒化直到不存在满足要求的粒子对;最后,将粒子对中的重叠节点视为孤立点,用邻居节点投票法把孤立节点归并到相应的粒子中,实现对复杂网络的社团划分。实验实现了Newman快速算法(NFA)、标号传播算法(LPA)和CGCDA。实验结果表明,CGCDA在四个基准数据集上可获得平均高于LPA 7.6%的模块度和低于NFA 96%的时间。CGCDA时间复杂度较低,获取的社团模块度较高,实现了社团发现时间和精确度的均衡,相比NFA、LPA总体性能更优。
中图分类号:
赵姝 柯望 陈洁 张燕平. 基于聚类粒化的社团发现算法[J]. 计算机应用, 2014, 34(10): 2812-2815.
ZHAO Shu Wang KE CHEN Jie ZHANG Yanping. Community detection algorithm based on clustering granulation[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(10): 2812-2815.
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