国内刊号:51-1196/TP
国际刊号:1001-3695
发布日期:
作者:张高祯,张贤坤,苏静,刘渊博,
单位:天津科技大学计算机科学与信息工程学院,天津300457;
关键词:动态网络,加权网络,社区发现,模块度,
基金:国家自然科学基金资助项目(61702367);;
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:a)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;b)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:a)可以自动发现动态加权网络中每个时间跳的社区结构;b)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。
来源:2019年第4期
《计算机应用研究》期刊编辑部