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。