基于节点尺度特征的重叠社区检测算法
Journal of Henan Polytechnic University(Natural Science)（2016）
摘要
针对社会网络中重叠社区检测问题,在节点尺度特征下量化社区结构,用这些特性更易界定社区划分.利用合理假设来量化节点尺度的期望值,基于节点描述符集和谱算法建立算法模型,从而提出一种重叠社区检测算法.该方法允许节点同时属于多个社区,在社区重叠时同样可行.通过计算验证,算法对于整体边缘密度都有效.在2类网络中实验的结果表明,该算法在重叠社区检测中性能稳定、准确性高,能适用于目标特定的社区概念.
更多关键词
overlapping community detection,social networks,node scale,edge descriptors set,egocentric network
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