基于结构和适应度的社区发现

复杂社会网络无处不在,对复杂社会网络进行社区发现越来越被人们重视.基于局部结构的社区发现可以在不用了解全局的情况下对某些节点进行划分;社会网络的社区适应度特性可以找出不同适应度下的社区结构.基于局部结构以及社区适应度的网络属性,提出一种新的社区发现算法.通过实验比较,算法能较好、较快的发现社区结构,在人工网络以及真实社会网络均取得较之已有方法更好的效果.

一种基于非对称三角形割的重叠社区发现算法

发现由相似功能的个体所形成的社区结构是复杂网络分析的重要任务之一.提出一种基于非对称三角形割的重叠社区发现算法,首先根据社区内三角形连接情况对社区质量进行评价,并根据节点与社区的三角形连接定义了节点对社区的归属度和连接强度.考虑到网络不同部分连接密度的差异,在将节点从社区中移除或加入社区的过程中,为每个节点分别设置了不同的移除阈值和扩展阈值,以提高社区发现质量.将每个节点与其邻居节点组成初始社区,将归属度低于移除阈值的边缘节点从社区中移除,将连接强度高于扩展阈值的外围节点加入社区,社区节点移除和扩展阶段迭代进行直至社区结构趋于稳定,最后去掉重叠率过高的社区得到最终结果.在7个带社区标签的网络上将所提算法与其他7个经典重叠社区检测算法进行比较,通过重叠标准互信息和F;指标进行评价,结果表明所提算法可以较好地发现不同规模网络中的社区结构.

一种基于局部路径信息的重叠社区发现算法

重叠社区发现是复杂网络分析的主要任务之一。针对现有的基于局部扩展和优化的重叠社区发现方法受初始种子节点选择影响较大、适应度函数无法度量节点间多样的连接方式等问题,提出了一种基于局部路径信息的重叠社区发现算法(Local Path Information-based Overlapping Community Detection Algorithm,LPIO)。首先选取局部极大度点作为初始种子节点,并根据社区内节点邻域标签一致性更新社区的种子节点集,避免初始种子节点对算法性能的影响;然后为度量稀疏网络中节点间多样的连接方式,给出了基于局部路径信息的社区适应度函数,扩展种子节点集得到社区结构;最后计算未聚类节点与社区种子集之间的点不重复路径数量,得到未聚类节点与已有社区间的距离,为未聚类节点分配社区。在4个有标签网络和8个无标签网络上,与7个经典重叠社区发现算法进行对比,实验结果表明,所提算法在重叠标准互信息(ONMI)、F1分数、扩展模块度(EQ)等方面表现良好。

基于种子节点扩展的启发式重叠社区发现算法

社区发现一直是复杂网络的研究热点之一,在网络舆情控制、电子商务等领域具有重要的意义。提出了一种基于种子节点扩展的启发式重叠社区发现算法。该算法将节点度最大的节点作为初始社区,然后将社区邻接节点中的活跃节点加入到社区,进而得到该种子节点所在的社区。然后在未加入社区的节点中选取节点度最大的节点作为新的种子节点,形成另一个新的社区。重复以上过程,就可得到网络的社区划分。如果节点在多个社区都很活跃,则把节点加入到多个社区。最后将重叠系数很大的社区合并,进一步提高社区划分质量。将该算法在两个真实的网络上进行测试,实验分析表明该算法能有效地发现网络中的重叠社区。