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一種加權稠密子圖社區發現算法

大小:1.23 MB 人氣: 2017-12-25 需要積分:3

   目前,針對復雜網絡的社區發現算法大多僅根據網絡的拓撲結構來確定社區,然而現實復雜網絡中的邊可能帶有表示連接緊密程度或者可信度意義的權重,這些先驗信息對社區發現的準確性至關重要.針對該問題,提出了基于加權稠密子圖的重疊聚類算法(overlap community detection on weighted networks,簡稱OCDW).首先,綜合考慮網絡拓撲結構及真實網絡中邊權重的影響。給出了一種網絡中邊的權重定義方法:進而給出種子節點選取方式和權重更新策略;最終得到聚類結果.OCDW算法在無權網絡和加權網絡都適用,通過與一些經典的社區發現算法在9個真實網絡數據集上進行分析比較。結果表明算法OCDW在F度量、準確度、分離度、標準互信息、調整蘭德系數、模塊性及運行時間等方面均表現出較好的性能。

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