多点种子预划分的二阶段社区发现算法

作者：佟帅; 陈德运^*; 杨海陆

来源：哈尔滨理工大学学报, 2021, 26(04): 78-86.

DOI：10.15938/j.jhust.2021.04.011

• 复杂网络
• 局部社区发现
• 种子扩张
• 节点影响力
• K-means算法

社区发现是在线社交网络研究领域中的重要内容,基于种子扩张的社区发现算法具有时间复杂度低、识别精度高以及不受社区形态限制等特点,近年来在网络局部社区发现任务中得到了广泛的应用。然而,该方法在种子选取时没有考虑种子之间的关联性,因此识别出的社区结构个数较多、结构松散。针对这一问题,提出一种基于多点种子预划分的二阶段社区发现算法。首先识别网络中的高影响力节点,利用K-means算法将高影响力节点加以聚合,得到高影响力社区簇。然后提出一种吸引力度量函数,选择性的将网络中的剩余节点合并到社区簇以完成社区识别任务。实验结果表明,二阶段社区发现方法能够发现尺寸较大,个数较少的社区结构,进而在中观层面捕捉群组之间的关联性。

• 单位
  哈尔滨理工大学