基于最少中心节点覆盖的社区发现方法

摘要：

复杂网络社区发现目前已成为计算机科学、生物学、社会学等多个领域研究热点之一。为快速准确地发现大规模网络中社区结构，该文提出一种基于中心节点覆盖的社区发现算法。算法以拥有最多邻居节点的中心节点开始，依次找到能覆盖整个网络节点的最少中心节点，然后以这些中心节点作为小社区，计算相交小社区间合并度量分值，每次合并两个具有最大合并度量分值的小社区，并以模块性Q值作为全局最优合并序列评价函数，全局最大Q的合并序列，即为最优社区划分结构。实验结果表明，算法对网络社区结构划分的时间复杂度为nlogn（n为网络节点数目）并具有较高准确率。

关键词：社区发现、中心节点、社区合并度量

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：南京财经大学研究生创新项目M13148

在线出版日期：2015-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：19-22