复杂网络规模的增大导致网络中社区结构变得复杂,节点与社区之间的关系更多样化,有效度量大规模网络中节点邻域的社区构成,并对社区归属确定性有差异的节点分别进行处理,可以提高算法的社区发现质量。基于此,提出了一种基于节点稳定性...复杂网络规模的增大导致网络中社区结构变得复杂,节点与社区之间的关系更多样化,有效度量大规模网络中节点邻域的社区构成,并对社区归属确定性有差异的节点分别进行处理,可以提高算法的社区发现质量。基于此,提出了一种基于节点稳定性和邻域相似性的社区发现算法(Node Stability and Neighbor Similarity Based Community Detection Algorithm, NSNSA)。首先定义节点的标签熵并对节点在社区发现过程中的稳定性进行度量,选择标签熵较低的节点作为稳定节点集;其次根据节点邻域的标签构成情况定义节点的邻域相似性,对节点与其邻居节点的社区归属一致性进行度量;然后利用稳定节点与其直接邻居中邻域相似性最高的节点构造初始网络,并在该子网络上运行标签传播算法,以得到可靠性较高的初始社区发现结果;最后将未聚类节点分配至与其Katz相似性最高的节点所在的社区,对小规模社区进行合并处理,以得到最终的社区划分结果。在真实网络及人工网络数据集上,与LPA,BGLL,Walktrap, Infomap, LPA-S等经典社区发现算法的对比实验表明,NSNSA算法在模块度以及标准互信息方面表现良好。展开更多
为解决标签传播的社区检测算法容易产生怪物社区和不稳定社区划分的问题,以标签熵为基础,提出一种重叠社区检测算法LEKA(Label Entropy and K-shell Algorithm in overlapping community),综合考虑了标签初始化、标签更新和标签传播的...为解决标签传播的社区检测算法容易产生怪物社区和不稳定社区划分的问题,以标签熵为基础,提出一种重叠社区检测算法LEKA(Label Entropy and K-shell Algorithm in overlapping community),综合考虑了标签初始化、标签更新和标签传播的各个阶段。首先,利用K-shell算法对节点进行初始化以获取节点的层次信息;其次,依据标签熵升序依次更新节点标签,在选择标签时综合节点间的层次信息和节点间的影响,在存在多个候选标签的情况下基于节点标签权重进行选取。在真实网络数据集上的实验结果表明,LEKA在运行时间较短的情况下,重叠模块度EQ(ExtendQ)相较于OCKELP(Overlapping Community detection algorithm based on K-shell and label Entropy in Label Propagation)提高了2.3%~13.2%,具有较高的准确性和稳定性,更适合挖掘网络中的重叠社区结构。展开更多
文摘复杂网络规模的增大导致网络中社区结构变得复杂,节点与社区之间的关系更多样化,有效度量大规模网络中节点邻域的社区构成,并对社区归属确定性有差异的节点分别进行处理,可以提高算法的社区发现质量。基于此,提出了一种基于节点稳定性和邻域相似性的社区发现算法(Node Stability and Neighbor Similarity Based Community Detection Algorithm, NSNSA)。首先定义节点的标签熵并对节点在社区发现过程中的稳定性进行度量,选择标签熵较低的节点作为稳定节点集;其次根据节点邻域的标签构成情况定义节点的邻域相似性,对节点与其邻居节点的社区归属一致性进行度量;然后利用稳定节点与其直接邻居中邻域相似性最高的节点构造初始网络,并在该子网络上运行标签传播算法,以得到可靠性较高的初始社区发现结果;最后将未聚类节点分配至与其Katz相似性最高的节点所在的社区,对小规模社区进行合并处理,以得到最终的社区划分结果。在真实网络及人工网络数据集上,与LPA,BGLL,Walktrap, Infomap, LPA-S等经典社区发现算法的对比实验表明,NSNSA算法在模块度以及标准互信息方面表现良好。
文摘为解决标签传播的社区检测算法容易产生怪物社区和不稳定社区划分的问题,以标签熵为基础,提出一种重叠社区检测算法LEKA(Label Entropy and K-shell Algorithm in overlapping community),综合考虑了标签初始化、标签更新和标签传播的各个阶段。首先,利用K-shell算法对节点进行初始化以获取节点的层次信息;其次,依据标签熵升序依次更新节点标签,在选择标签时综合节点间的层次信息和节点间的影响,在存在多个候选标签的情况下基于节点标签权重进行选取。在真实网络数据集上的实验结果表明,LEKA在运行时间较短的情况下,重叠模块度EQ(ExtendQ)相较于OCKELP(Overlapping Community detection algorithm based on K-shell and label Entropy in Label Propagation)提高了2.3%~13.2%,具有较高的准确性和稳定性,更适合挖掘网络中的重叠社区结构。
