复杂网络局部社区挖掘的节点接近度算法

为了准确、快速地发现大规模复杂网络中的局部社区,提出了一种基于节点接近度的局部社区发现算法。该算法以最大度节点作为起始节点,利用节点接近度和局部社区Q值不断搜索其邻居节点,将接近度最大的节点加入初始社区形成新的初始社区;同时,该算法也可以应用于复杂网络全局社区结构的划分。对2个典型复杂网络进行了局部社区挖掘分析,实验结果表明,该算法能够有效识别隐藏在实验网络中的局部社区。针对稀疏网络,该算法的时间复杂度为O（nlog（n））,n为网络节点数。     

带源节点的快速社区发现算法

提出了一种改进的带源节点的CNM快速社区发现算法,用于含有部分已知社区属性节点的复杂网络的社区结构划分。算法中将这部分节点作为源节点,采用模块度增量最大化为目标函数对待划分节点进行聚合,并在取得最大全局模块度值时得到社区划分结果。以深圳市手机基站用户流量网络为例,将位于各规划城市中心的基站点作为源节点引入,对城市进行区域划分。结果表明,该算法不但能够发现基于各城市中心的服务边界,也能发现一些隐含的城市区域。     

一种重叠社区发现的启发式算法

提出了一种重叠社区发现的启发式算法。该算法基于局部贡献度的思想,以度最大的节点作为初始社区,逐步把对社区贡献最大的邻节点加入社区;同时考虑了社区的重叠性,若存在对多个社区贡献都很大的边界节点,则把边界节点同时加入到这些社区中。最后利用重叠系数对所划分的社区进行调整,使社区结构更加合理。对两个经典的社会网络Zachary和American College Football进行了实验测试,实验结果表明：该算法能快速准确地划分出社区,并能挖掘出社区间的边界节点。     

一种基于聚集系数的社区发现算法

社区划分一直是复杂网络研究中的一个热门话题,社区的快速准确划分为研究复杂网络的性质提供了良好的基础。传统的社区发现方法都是在全局复杂网络的基础上进行社区划分,随着网络中节点的增加,网络规模的变大,社区发现变得更为复杂。提出了一种局部社区发现算法,该算法无需知道整个复杂网络的全部信息,只需从一个待求节点出发,考察其与邻接节点的紧密程度,逐步将邻接点添加到社区中,得到该节点所在的社区结构。同时,该算法还可实现全局网络的社区发现。利用该算法分别对Zachary空手道俱乐部网络和海豚社会网络进行社区发现,实验结果表明了该算法的准确性与可行性。     

一种基于粗糙集的社区结构发现算法

提出一种基于粗糙集的社区结构发现算法。将信息中心度作为衡量节点之间关联度的标准,在处理社区间边界节点时引入粗糙集中的上下近似集概念。将网络中的各个节点划分到社区中,从而将复杂网络划分成k个社区,k值由算法自动选定,并通过模块度确定理想的社区结构。在Zachary Karate Club模型和College Football Network模型上进行验证,实验结果表明,该算法的准确率较高。     

一种基于粗糙集和密度峰值的重叠社区发现方法

随着互联网和社会的发展,各个领域每天都会产生大量相互关联、彼此依赖的数据,这些数据根据不同的主题形成了各种复杂网络。挖掘社区结构是复杂网络领域中的一项重要研究内容,因为其在推荐系统、行为预测和信息传播等方面具有极其重要的意义。社区结构中的重叠社区结构在生活中普遍存在,更具有实际研究意义。为有效发现复杂网络中的重叠社区,文中引入了粗糙集理论对社区进行分析,识别出重叠节点,进而提出了一种基于粗糙集和密度峰值的重叠社区发现方法OCDRD(Overlapping Community Detection Algorithm Based on Rough Sets and Density Peaks)。该方法在传统网络节点局部相似性度量的基础上,结合灰色关联分析方法求出网络节点间的全局相似性,进而将其转化为节点间距离。将密度峰值聚类算法的思想应用于该算法中,以根据网络结构自动选取社区中心节点。依据网络中节点的距离比例关系,定义了社区的上近似、下近似以及边界域。最后,不断调整距离比率阈值并进行划分迭代,在每次迭代中针对社区的边界域进行计算,从而获得最佳重叠社区划分结构。在LFR基准人工网络数据集和真实网络数据集上,基于标准互信息(Normalized Mutual Information,NMI)和具有重叠性模块度EQ这两个评价指标,将OCDRD方法与近几年效果较好的其他社区发现算法进行测试比较。实验结果显示,OCDRD方法在社区划分结构方面整体优于其他社区发现算法,表明了该算法的可行性和有效性。     

基于种子节点选择的重叠社区发现算法*

识别网络社区对于了解社会网络的结构和功能具有重要意义。由于网络中某些节点可能属于多个社区,因此重叠社区的研究已经吸引了人们越来越多的关注。本文针对目前从局部社区扩展成全局社区时有关算法的种子节点选择不合理的情形,提出了一种基于种子节点选择的重叠社区发现算法。本算法首先根据影响力函数找出局部影响力最大的节点,由这些节点构成的种子集合较好的分布在整个网络中,然后以这些种子点构造初始社区,根据设定的吸引度函数选择性添加节点来进行社区扩展。实验结果表明,该算法在真实网络上进行测试时能够有效的挖掘网络中的重叠社区。     

基于核心节点的网络社区发现方法研究

本文充分利用社会网络中存在普适幂律分布的特性,提出了基于核心节点的局部社区发现算法（EALCN）,利 用改进的PageRank 进行节点排序,然后利用网络中的局部信息对局部目标函数进行优化,从初始的种子节点不断优化后获得 目标函数,最终获取局部社区,仿真实验表明,该算法利用少量的局部信息便能够比较快速的找出社区结构,具有较高的执行 效率。     

基于局部思想的在线社区划分算法

为了快速准确地对在线社会网络进行社区划分,提出了一种基于局部思想的社区划分算法。该算法利用节点和社区聚集系数的性质,结合局部模块度将节点划分成相对独立的社区。算法运行时,只需要了解与目标节点相关的局部网络信息,时间复杂度相对较低,并且也可以用来对整个在线社会网络进行社区划分。利用该算法分别对Zachary空手道俱乐部网络和在线社会网络进行划分实验,得到满意的结果。     

基于共邻节点相似度的社区划分算法

复杂网络中的社区结构能帮助人们认识网络的基本结构及其功能。针对目前多数社区划分算法准确率低、复杂度高的问题，提出了一种基于共邻节点相似度的社区划分算法。首先，为了计算节点间相似度值，提出了相似度模型，该模型通过将被测节点对的邻居节点引入一并计算，提高了相似度度量的准确性；然后，计算节点局部影响力值，能客观地表现出节点在所处网络中的重要性；其次，结合节点相似度值和节点局部影响力值对节点进行层次聚类，完成网络社区结构的初步划分；最后，通过聚合初步划分的子社区，获得复杂网络的最优模块度值。仿真结果表明，在网络的社区特征模糊时，与新的基于局部相似度的社区发现算法（CDALS）相比，所提算法的准确率提高了14%，证明了所提提法更能够准确、有效地划分复杂网络的社区结构。     

一种基于模糊相似关系的局部社区发现方法

近几年,在线社交媒体发展飞速,出现了大规模社会网络.传统的基于网络全局结构的社区发现方法难以有效地处理这些大网络.局部社区发现作为一种无需知道网络的全局结构、仅通过分析给定节点的周围节点之间的关系即可找出给定节点所在社区的方法,在社会网络大数据分析中具有重要的应用意义.针对真实世界网络结构中个体间的相似关系是模糊的或不确定性的,提出了一种基于模糊相似关系的局部社区发现方法.首先,采用模糊关系来描述两个节点之间的相似关系,以节点对的相似度作为该模糊关系的隶属函数;然后证明了该关系是一种模糊相似关系,将局部社区定义为给定节点关于模糊相似关系的等价类,进而采用最大连通子图算法求得给定节点所在的社区.分别在仿真网络和真实网络上进行了实验,实验结果表明,该算法能够有效地揭示出给定节点所在的局部社区,相比其他算法,具有更高的F-score.     

基于节点属性的社区发现博弈算法

提出一种基于节点属性的社区发现博弈算法G_NA（game algorithm based on node attributes for community detection）。将社区发现的过程看做网络中节点的博弈,当所有节点都不能提高自身收益时,博弈结束。首先,G_NA提出基于节点度属性的收益函数;然后,在迭代过程中,节点按照重要度从大到小排序,并依次选择策略提高收益;最后,将提出的算法与现有算法分别在不同的真实网络和人工网络上进行对比实验,结果表明提出的算法优于其他算法。     

一种融合节点与链接属性的社交网络社区划分算法

针对传统社交网络社区划分算法普遍缺乏对节点属性、链接属性的综合考虑和充分表达利用节点与链接属性信息的模型和机制等问题, 提出了一种融合节点与链接属性的社交网络社区划分算法。该算法融合节点属性的相似度、节点间链接权值等链接属性信息, 定义了相似权值, 并以此为基础, 结合凝聚算法实现了对社交网络的社区划分。实验表明, 该算法对社交网络中属性比较明显的社区划分效果显著。     

基于网络嵌入与局部合力的复杂网络社区划分算法

社区划分可以揭示复杂网络中的内在结构和行为动态特点,是当前的研究热点。文中提出了一种基于网络嵌入和局部合力的社区划分算法。该算法将网络的拓扑空间转化成欧氏空间,把网络节点转换成向量表示的数据点,首先基于重力模型和网络拓扑结构,提出局部合力和局部合力余弦中心性指标(Local Resultant Force Cosine Centrality,LFC),通过节点的LFC和节点间的距离来确定各个初始小社区的中心节点,然后将网络中其他的非中心节点划入与其最近的中心节点所在的初始小社区内,最后通过优化模块度的方法来合并初始小社区并找到最优的网络社区结构。在6个现实世界网络和可调参数人工网络上与6种知名社区划分方法进行比较,比较结果表明了新算法良好的社区划分的性能。     

基于节点相似性和网络嵌入的复杂网络社区发现算法

社区发现算法对分析复杂网络的拓扑和层次结构、预测复杂网络的演化趋势等具有十分重要的意义.传统的社区发现算法划分精度不高,忽略了网络嵌入的重要性.针对这样的问题,提出了基于节点相似性和网络嵌入Node2Vec方法的无参数社区发现算法.首先,使用网络嵌入Node2Vec方法将网络节点映射成欧氏空间中低维向量表示的数据点,计...     

基于标签传播的两阶段社区检测算法

社区检测是复杂网络分析的重要研究任务之一,其检测结果有助于人们深入理解复杂网络的社区结构,同时为下游任务提供支持,如内容推荐、链路检测等.针对复杂网络的社区检测问题,提出了一种基于标签传播的两阶段社区检测算法——TS-LPA.TS-LPA采用扩展邻域的思想来量化节点的传播能力,并在此基础上,利用节点信息和网络中边的权重...     

面向属性网络的重叠社区发现算法

针对现实世界的网络节点中包含大量属性信息并且社区之间呈现出重叠特性的问题,提出了一种面向属性网络的重叠社区发现算法。融合网络的拓扑结构和节点属性定义了节点的密集度和间隔度,分别用于描述社区内部连接紧密和外部连接松散的特点。基于密度峰值聚类的思想搜索局部密度中心作为社区中心,在此基础上给出了非中心节点关于各个社区的隶属度的迭代计算方法,实现了重叠社区的划分。在真实数据集上进行了仿真实验,实验结果表明所提算法相对于LINK、COPRA和DPSCD能获得更好的社区划分结果。     

改进的基于局部模块度的社团划分算法

针对大多复杂网络社团划分算法不能快速发现最优节点加入社团的问题,提出一种利用节点亲密度的局部社团划分算法。引入节点亲密度的概念量化社团与邻居节点的关系,按照节点亲密度由大到小选择节点加入社团,最后以局部模块度为指标终止局部社团扩展。在真实网络和人工仿真网络进行实验,并与基于信息压缩的随机游走算法等4种典型社团划分算法相比较,所提算法划分结果的综合评价指标(F1score)和标准化互信息(NMI)均好于比较算法。实验研究表明,所提算法具有较好的时间效率和准确度,适用于大规模网络社团划分。     

基于多层节点相似度的社区发现方法

社区发现是复杂网络研究中的一项重要研究内容,基于节点相似度的凝聚方法是一种典型的社区发现方法。针对现有节点相似度计算方法中存在的不足,提出一种基于多层节点的节点相似度计算方法,该方法既可以有效地计算节点之间的相似度,又可以解决节点相似度相同时的节点合并选择问题。进一步基于这种改进的节点相似度计算方法和团体之间的连接紧密度度量准则构建社区发现模型,并在真实世界的网络上进行社区发现实验。与GN算法、Fast Newman算法和改进的标签传播算法的实验结果相比,该模型可以更加准确地找到各个社区的成员。