典型文献
基于网络层加权的多层复杂网络社区检测算法
文献摘要：
社区检测被用于通过观察拓扑结构来寻找网络的最合理的分区,是多层复杂网络分析的一个重要任务.针对多层复杂网络的社区检测问题,该文提出了一种基于网络层加权的局部社区检测算法(MWLCD).首先针对不同类型的网络,该算法使用超参数结合两种不同的加权方案量化了多层复杂网络中不同网络层的权值,然后引入了局部密度概念来确定种子节点附近的核心节点,以此避免了局部社区检测的社区划分质量依赖于种子节点所在位置优劣的问题.该算法基于社区核心节点将剩余节点依据其是否存在于社区内分为边界节点和外壳节点以及网络的未探索部分节点,并在外壳节点集中选取最适合该社区的候选节点放入社区同时不断更新三个节点集直到所有的社区划分完毕,然后采用多层模块度函数评估社区划分的质量.实验结果表明:在4个公开的多层复杂网络数据集上,MWLCD算法划分的社区可以取得更好的多层模块度值.
文献关键词：
多层复杂网络;层加权;局部密度;核心节点;社区检测
中图分类号：
作者姓名：
邰昌鸿;刘向阳
作者机构：
河海大学 理学院,江苏 南京 211100
文献出处：
引用格式：
[1]邰昌鸿;刘向阳-.基于网络层加权的多层复杂网络社区检测算法)[J].计算机技术与发展,2022(03):59-64
A类：
MWLCD
B类：
网络层,层加权,多层复杂网络,网络社区,社区检测,检测算法,通过观察,拓扑结构,复杂网络分析,检测问题,超参数,权值,局部密度,核心节点,社区划分,质量依赖,所在位置,点将,边界节点,外壳,分节,点集,合该,该社,放入,不断更新,完毕,模块度,网络数据
AB值：
0.289266
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
