一种基于广度优先搜索的社区发现方法

由于当前的算法不能很好地将网络的联通性和单个节点的属性综合考虑,分析了凝聚和分裂层次聚类经典算法的局限性,从而给出边的载荷、边的权重、连接度门限、图形分割等定义.综合考虑网络的拓扑结构和边的权重关系,提出了基于广度优先搜索的社会网络社区发现算法SoNetCD.算法通过删除社区之间的边而得到社区结构,它对社区之间的边判断准确,对社区内部的边误删率低.运用经典数据集进行实验的结果表明,该算法具有比经典GN算法更好的结果.