基于邻居相似性的图嵌入社区检测算法

社区检测是复杂网络中的研究热点,理解和发现网络的社区结构对于探索网络的行为和功能具有重要意义。提出了一种新颖的基于邻居相似性的图嵌入方法进行社区检测。基于节点的邻居相似性和接受度聚合邻居的属性信息表达,得到网络中每个节点的向量表达后,直接进行K-均值聚类得到最终的社区划分结果。实验结果表明:提出的算法具有更好的社团划分结果,其模块性和标准归一化指标都有明显的提升。

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%。