基于信息传递和峰值聚类的自适应社区发现算法

摘要：

信息传递是网络具有的基本特征,基于此提出了一种基于信息传递和峰值聚类的自适应社区发现算法.首先,定义了节点与邻居之间的信任度函数,每个节点基于信任度独立的向网络中扩散信息量.扩散结束后,节点总信息量即为峰值聚类中的密度;网络中节点之间的距离通过所含节点信息量的倒数替代.然后,提出一种自动选取核心节点方法并为核心节点分配不同社区,把剩余节点分配到与它距离最短的核心节点所在社区,完成社区划分.本算法的优点在于无需额外参数并且能够发现社区内部结构.实验结果表明本算法发现的社区结构更加接近网络真实社区结构.

关键词：社交网络、社区发现、信息传递、峰值聚类

所属期刊栏目：41

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目2015AA01A706

在线出版日期：2019-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：76-83