【摘 要】
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现实生活中存在着形形色色的网络,如社交网络、论文引用网络和蛋白质相互作用网络等,人们将这些网络统称为“复杂网络”。复杂网络具有社团结构的特性。社团检测算法旨在高效、准确地从复杂网络中划分出社团结构。社团检测算法有很多类,基于种子扩展社团检测算法就是其中之一。一些基于种子扩展的算法在社团扩展时未考虑社团的聚类特征,其次在社团优化时存在筛选稀疏社团不准确的问题,这两个问题的存在降低了种子扩展算法社团检
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现实生活中存在着形形色色的网络,如社交网络、论文引用网络和蛋白质相互作用网络等,人们将这些网络统称为“复杂网络”。复杂网络具有社团结构的特性。社团检测算法旨在高效、准确地从复杂网络中划分出社团结构。社团检测算法有很多类,基于种子扩展社团检测算法就是其中之一。一些基于种子扩展的算法在社团扩展时未考虑社团的聚类特征,其次在社团优化时存在筛选稀疏社团不准确的问题,这两个问题的存在降低了种子扩展算法社团检测的准确性。通过分析现有的种子扩展社团检测算法,本文提出基于社团聚类特征的种子扩展社团检测算法。本文的主要工作如下:（1）针对种子扩展社团检测算法在种子扩展阶段未考虑社团的聚类特征以及在社团优化阶段筛选稀疏社团不准确的问题,本文提出基于社团聚类特征的种子扩展社团检测算法SEA。SEA算法,在种子扩展阶段,用CEA算法完成社团的初步划分;在社团优化阶段,用MOA算法在CEA算法输出结果的基础上完成社团优化。在种子扩展阶段,本文定义了评估社团聚类能力的社团聚类系数,并以社团聚类系数定义了节点对于社团的聚类增量。CEA算法在种子扩展时,根据社团的聚类特征从尚未被划分社团的节点中选择局部聚类系数最大且度相对较小的节点作为种子节点,然后把社团的邻节点按局部聚类系数排序,最后把聚类增量大于0的节点扩展至社团;在社团优化阶段,本文引入了模块度增量,并以模块度最大化来优化社团,避免了筛选稀疏社团不准确的问题。MOA算法在社团优化时引入模块度增量矩阵,在每次迭代时选择把模块度增量最大的两个社团合并。（2）针对种子扩展算法在社团优化阶段筛选稀疏社团不准确的问题,本文重新定义了评估社团稀疏性的社团密度,并提出基于社团密度优化的种子扩社团检测算法D＿SEA。D＿SEA算法在CEA算法的社团检测的基础上,每次迭代时筛选择最稀疏的社团,并与其最相似的社团合并,直至社团划分结果中社团的稀疏性都大于阈值!时,算法执行结束。在真实网络和人工网络上,将本文提出的算法与具有代表性的算法进行对比实验。实验结果表明,本文提出的算法可以更准确地检测出复杂网络中的社团。
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