基于链路变化的增量式动态网络社团检测模型

摘要：

当前主流的动态社团检测算法通常基于社团结构平稳变化的假设,不能很好地处理网络突变和累积误差,提出一种增量式动态社团检测模型.将前一时刻的社团结构作为初始聚类结果,利用链路变化找出增量相关社团,利用网络变化度和社团稳定度局部调整初始聚类,得到符合当前网络拓扑的社团结构.在真实网络和合成的动态网络中的实验结果表明,所提算法可以准确地发现动态网络社团结构,能有效解决网络突变和累积误差等问题.

关键词：动态网络、社团发现、增量、网络突变、累积误差

所属期刊栏目：43

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基础研究计划基金项目;陕西省自然科学基础研究计划基金项目

在线出版日期：2022-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2464-2469