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典型文献
面向双层网络的EWCC社区发现算法
文献摘要:
针对关系型网络的社区发现问题,考虑节点间相互作用的强弱程度和信息渗流机理,创新性地提出了一种基于边权重和连通分支(Edge Weight and Connected Component,EWCC)的社区发现算法.为了验证算法的有效性,首先,构建了5种具有相互作用的双层网络模型,通过分析层间节点作用的强弱程度对网络拓扑结构的影响,确定了5种双层网络模型下生成的30个数据集;其次,选用真实数据集分别与GN算法和KL算法在模块度、算法复杂度和社区划分数目评价准则上进行了对比,实验结果表明EWCC算法的准确性较高;然后,结合数值仿真得出,随着层间作用关系减弱,模块度值和社区数目成反比,并且当双层网络层间节点关系较弱时,社区划分效果较好;最后,作为算法的应用,利用实证数据构建了"用户-APP"的双层网络并进行了社区划分.
文献关键词:
关系型网络;社区发现;双层网络;边权重;连通分支
作者姓名:
唐春阳;肖玉芝;赵海兴;冶忠林;张娜
作者机构:
青海师范大学计算机学院 西宁810016;省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室 西宁 810008;藏文信息处理教育部重点实验室 西宁810008;青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室 西宁810008
文献出处:
引用格式:
[1]唐春阳;肖玉芝;赵海兴;冶忠林;张娜-.面向双层网络的EWCC社区发现算法)[J].计算机科学,2022(04):49-55
A类:
EWCC,关系型网络
B类:
双层网络,社区发现算法,发现问题,渗流机理,边权重,连通分支,Edge,Weight,Connected,Component,网络拓扑结构,真实数据,GN,KL,模块度,算法复杂度,社区划分,评价准则,真得,成反比,网络层,节点关系,实证数据
AB值:
0.280158
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