基于相似性复杂网络社团结构发掘算法的研究

复杂网络的社团结构对于研究现实世界有着重要意义。然而,现在的一些算法存在着划分精度不够,限制条件较多等不足,影响了复杂网络的应用。所以,本文提出了一种基于相似性复杂网络社团有效划分算法。文中,利用相似性,灵活定制阈值,将层次聚类思想应用到网络社团发掘过程中。并且,在不同的层次上设定了相应阈值,保证了精度,实现网络社团的初步划分。为获得更加清晰的结构,提出了重叠节点的相似性指标。结果,本文不仅发现了网络的层次社团结构,还挖掘出重叠节点。最后,实验表明本算法提高了复杂网络社团划分的精度。