一种基于节点相异度的社团层次划分算法

摘要：

当前层次划分社团算法难以选取合适的初始节点，导致社团结构划分结果较差。为此，提出一种基于节点相异度的层次社团划分算法。给出度和接近度的评估标准，根据评估标准筛选网络的初始核心节点。为克服相异性指数在度量社团内节点相似度时的不足，引入节点的相异度评价准则，计算初始核心节点间的相似度，得到具有较高相似度的初始节点集。采用全局优化模块度的策略，从而实现对复杂网络的社团划分。应用于标准数据集的实验结果表明，与GN算法、FN算法相比，该算法划分效果更好，时间复杂度更低。

关键词：复杂网络、社团结构、核心节点、层次划分、相异度、模块度

分类号：TP301.6(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61070131,61175051

在线出版日期：2014-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：275-279