采用模糊k核多粒度分解机制的高效社区发现

摘要：

针对全局社区发现计算时间过长,以及k-core分解规则过于严格导致一些高重要性节点无法被保留的问题,提出基于模糊k-core的社区发现算法.采用基于模糊隶属度函数的模糊k-core分解思想,筛选出核心节点集,对由核心节点集所组成的子网进行局部社区划分,将核心子网的社区标签扩散到其余节点,完成全局社区发现.在标准数据集上的实验结果表明,算法在社区发现的精确度上保持了高水准,在大数据集上的运算时间显著降低.

关键词：社区发现、模糊k-core、隶属度函数、局部社区划分、标签传播

所属期刊栏目：43

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61772096

在线出版日期：2022-04-28（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：977-985