基于共享最近邻探测社团结构的算法

被引：5

作者：

高学东 ^{[1
]}

王立敏 ^{[1
,2
]}

马红权 ^{[3
]}

武森 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京科技大学经济管理学院

[2] 北京科技大学中国教育经济信息网管理中心

[3] 中国钢研集团

来源：

系统工程理论与实践 | 2009年 / 29卷 / 10期

关键词：

复杂网络; 共享最近邻; 社团结构;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.01 [];

学科分类号：

081201 ; 1201 ;

摘要：

针对经典重叠社团结构发现的派系过滤算法中派系定义过于严格、算法缺乏实用性、时间复杂度高等问题,提出了一种基于共享最近邻的社团结构发现算法.该算法不仅可以对网络进行社团结构的划分,而且可以很好地把网络中的桥点找出,算法的时间复杂度约为O(nhk),其中n为网络中的节点数,h为核心社团的数目,k为网络中节点的最大节点度.为了验证该算法的正确率和性能,把该算法应用到计算机生成网络和真实网络中,并与著名的社团探测算法—GN算法和NF快速算法进行了比较.实验的结果表明所提出的算法是有效可行的.

引用

页码：102 / 109

页数：8

共 5 条

[1] 基于先验知识与模块性的网络社区结构探测算法 [J].