一种可变分辨率的社团发现算法
来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2012年第3期
论文作者：陈东明 夏方朝 贾路路 徐晓伟
文章页码：348 - 351
关键词：复杂网络;社团结构;核心节点;综合特征值;增益函数;
摘 要：介绍了复杂网络及社团结构的相关概念,给出节点的综合特征值和增益函数的定义,然后提出一种新的社团发现算法（CNCD）.综合特征值与节点的度数及其聚类系数有关,用于发现社团中的核心节点;增益函数决定何时获得社团结构的最佳划分.作者用C++语言实现算法,并使用经典数据集对算法进行验证,实验结果表明此算法不仅能够得到正确的社团结构,而且通过动态调整算法中的参数值,能够得到比传统算法更加详细的社团划分结果,获得网络的细节信息.
陈东明1，夏方朝1，贾路路1，徐晓伟2
1. 东北大学软件学院2. 阿肯色大学信息科学系
摘 要：介绍了复杂网络及社团结构的相关概念,给出节点的综合特征值和增益函数的定义,然后提出一种新的社团发现算法（CNCD）.综合特征值与节点的度数及其聚类系数有关,用于发现社团中的核心节点;增益函数决定何时获得社团结构的最佳划分.作者用C++语言实现算法,并使用经典数据集对算法进行验证,实验结果表明此算法不仅能够得到正确的社团结构,而且通过动态调整算法中的参数值,能够得到比传统算法更加详细的社团划分结果,获得网络的细节信息.
关键词：复杂网络;社团结构;核心节点;综合特征值;增益函数;
