基于多维混合图和核心节点的社团发现算法

作者：祝周; 石琳; 孔祥顺

来源：网络空间安全, 2019, 10(02): 10-16.

• 混合图
• 核心节点
• 链接度
• 社团发现

社区发现和好友推荐算法一直是复杂网络的研究热点之一,在公安业务工作、网络舆情控制、电子商务等领域具有重要的意义。为解决公安工作中防范恐怖主义事件、打击易复发类犯罪、稳控重点群体等突出难题,论文提出了一种基于核心种子节点扩展的启发式社团发现算法。该算法通过有效融合多维信息形成混合图,以种子节点作为初始社区,综合考虑人物节点间不同交互行为和关联行为的权重,依托实战重点将协同过滤、Tanimoto系数、六度空间理论等算法相结合,最后把社区邻接节点中的活跃节点降序排列作为重点社团目标,得到了一种有核心节点的基于"人、事、地、网、组织"五维混合图的社团发现数据模型,为警务大数据及其他应用提供支撑。