【摘 要】
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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
【机 构】
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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
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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.
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