基于用户紧密度的在线社会网络社区发现算法

针对在线社会网络潜在社区难以检测的问题,根据在线社会网络的独有特性,提出一种基于用户紧密度的在线社会网络社区发现算法。创建初步用户图,依据节点属性相似性算法计算用户个体紧密度,基于共有邻居相似性算法计算用户社区紧密度,从而构造出完整用户图,利用层次聚类算法对完整用户图进行处理,发现潜在社区。实验结果表明,与NAS、CNS算法相比,该算法的社区凝聚度与正确率更高,分别达到0.67和97.1%。