基于链路变化的增量式动态网络社团检测模型

当前主流的动态社团检测算法通常基于社团结构平稳变化的假设,不能很好地处理网络突变和累积误差,提出一种增量式动态社团检测模型。将前一时刻的社团结构作为初始聚类结果,利用链路变化找出增量相关社团,利用网络变化度和社团稳定度局部调整初始聚类,得到符合当前网络拓扑的社团结构。在真实网络和合成的动态网络中的实验结果表明,所提算法可以准确地发现动态网络社团结构,能有效解决网络突变和累积误差等问题。