基于影响力与种子扩展的重叠社区发现

作者：於志勇; 陈基杰; 郭昆^*; 陈羽中; 许倩

来源：电子学报, 2019, 47(01): 153-160.

• 局部社区发现
• 种子扩展
• 节点影响力
• 重叠社区

社区发现作为复杂社交网络中一个重要的研究方向.针对目前基于种子节点的算法在种子选取与扩展等方面的不足,提出了一种基于影响力与种子扩展的重叠社区发现算法(Influence Seeds Extension Overlapping Community Detection,简称i-SEOCD算法).首先,利用节点影响力策略找出具有紧密结构的种子社区.其次,从这些种子社区出发,计算社区邻居集节点与社区的相似度,并取出相似度超过设定阈值的节点.然后,采用优化自适应函数的策略来扩展社区.最后,对网络中的自由节点进行社区隶属划分,进而实现了整个网络的重叠社区结构挖掘.在真实社交网络和人工生成网络上实验表明,i-SEOCD算法能够准确、快速地发现复杂网络中的重叠社区结构.

• 单位
  国网信通亿力科技有限责任公司