基于复杂网络局域中心性指标的社团识别算法研究

基于复杂网络局域中心性指标的社团识别算法研究

论文摘要

针对现在的大规模化网络中局部社团检测存在的对初始节点位置敏感,提出了一种采用社团中心性节点集作为寻找社团初始节点的一种社团检测方法 CCMA。从中心性指标最大的节点开始,按照社团适应度函数增大不断扩张社团,完成整个局部社团的获取。

论文目录

  • 一、局部社团检测
  • 二、真实网络的社团检测
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王桂山,方宝庆,蒋黎明,万明富,夏泽茂

    关键词: 复杂网络,社团中心性指标,局部社团检测

    来源: 中国新通信 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学

    专业: 数学,计算机软件及计算机应用

    单位: 西南科技大学理学院,昌都市初级中学,昌都市第一高级中学(援藏)

    分类号: O157.5;TP301.6

    页码: 62

    总页数: 1

    文件大小: 1260K

    下载量: 43

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