《计算机应用研究》|Application Research of Computers

动态加权网络中的演化社区发现算法研究

Research on evolutionary community discovery algorithm in dynamic weighted networks

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作者 张高祯,张贤坤,苏静,刘渊博
机构 天津科技大学 计算机科学与信息工程学院
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摘要 在动态网络中发现社区结构是一个非常复杂而有意义的过程,可以更好地观察和分析网络的演化情况。针对动态加权网络中的社区发现问题,提出了一种结合历史网络社区结构的算法,叫做动态加权网络中的演化社区发现算法(ECDA)。该算法分为两步:结合历史社区和网络结构信息,计算当前时间跳的输入矩阵;然后通过该输入矩阵计算得到结合历史时间跳信息的社区划分结果。该算法有以下优点:可以自动发现动态加权网络中每个时间跳的社区结构;对网络结构的变化和社区结构的变化具有较高的敏锐性。在人工数据集和真实数据集中进行了实验,实验结果证明该算法可以有效地发现动态加权网络中的社区结构,与其他算法相比具有较好的竞争力。
关键词 动态网络;加权网络;社区发现;模块度
基金项目 国家自然科学基金资助项目(61702367)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2019-04-002.html
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中图分类号 TP393
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