基于零模型的社区检测基准网络构造及应用

摘要：

社区检测对于探索挖掘复杂网络的结构特性具有重要意义,社区检测算法性能对于检测结果具有重要影响.目前用于衡量社区检测算法性能的基准测试网络较为单一,主要包括人工合成网络和真实世界网络.由于真实世界网络中通常缺乏已知社区结构信息,人工合成网络成为衡量算法性能的主要途径,但普遍存在网络微观特性不可调且与真实世界网络差异较大、对检测算法区分度不高、无法更改局部网络结构等问题.为提升人工合成网络性能,该文提出基于零模型的基准测试网络构造方法,首先设计了能够保持中尺度特性的零模型,提升网络微观特性调整灵活度,使其更逼近真实世界网络结构特性;其次设计了能够调整社区结构强弱的零模型,提升网络社区检测的评价准确性;最后设计了能够调整局部拓扑结构的零模型,有效衡量局部社区结构特性变化对于整体网络结构及检测算法性能的重要性.实验结果表明,基于零模型的构造方法能够有效提升基准测试网络的多样性和灵活性,更加逼近真实世界网络特性,因此更能满足对于社区检测算法性能的评价需求,对于提升复杂网络社区检测性能具有重要意义.

关键词：社区检测、复杂网络、零模型、基准网络

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61773091, 61603073;辽宁省自然科学基金201602200;辽宁省高等学校创新人才支持计划LR2016070;辽宁省重点研发计划指导计划项目2018104016本文研究工作还得到大连市青年科技之星项目支持计划2015R091的资助,在此表示感谢

在线出版日期：2019-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：440-448