基于限制性随机游走局部谱近似社区发现算法

针对大型网络中社区发现优化方法的效率问题,提出一种局部社区发现方法(LRW-LSA),从少量种子节点中识别本地社区的所有潜在社区成员。采用限制性随机游走进行采样处理,从种子节点出发得到一个相对较小的子图;利用种子的归一化指示向量对子图进行Lanczos迭代,得到相关节点与目标社区的隶属概率用以恢复出目标社区。在不同领域的真实数据集和合成数据集上进行实验,结果表明,LRW-LSA优于现有的社区发现方法。