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基于度中心性局部扩展的社区划分算法

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社交网络中社区划分问题的研究不仅为网络演化、信息传播和影响力分析等方向提供了理论依据,而且在好友推荐、商业营销和舆情检测等领域有着重要应用价值.针对基于贪婪优化的社区划分算法AGSO不稳定问题,提出了一种基于度中心性局部扩展的社区划分算法(DCLE).首先计算所有节点的度中心性(Degree Centrality),其次将链接两端节点度中心性之和作为链接的度中心性并降序排序,其后将度中心性最大链接作为初始链接加入网络,最后基于贪婪策略局部扩展并迭代,得到最终的社区划分结果.通过在公开的数据集和大型人工网络上进行实验,结果表明DCLE算法能快速且准确地发掘社区结构,稳定性得到显著提升.
Community Detection Algorithm Based on Degree-Centralized Local Extension

柳曾雄、施化吉、李雷、施磊磊、孙祥瑜

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江苏大学计算机科学与通信工程学院 镇江 212013

度中心性 社交网络 社区划分 局部扩展

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.10.024

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(10)
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