面向双层网络的EWCC社区发现算法

摘要：

针对关系型网络的社区发现问题,考虑节点间相互作用的强弱程度和信息渗流机理,创新性地提出了一种基于边权重和连通分支(Edge Weight and Connected Component,EWCC)的社区发现算法.为了验证算法的有效性,首先,构建了5种具有相互作用的双层网络模型,通过分析层间节点作用的强弱程度对网络拓扑结构的影响,确定了5种双层网络模型下生成的30个数据集;其次,选用真实数据集分别与GN算法和KL算法在模块度、算法复杂度和社区划分数目评价准则上进行了对比,实验结果表明EWCC算法的准确性较高;然后,结合数值仿真得出,随着层间作用关系减弱,模块度值和社区数目成反比,并且当双层网络层间节点关系较弱时,社区划分效果较好;最后,作为算法的应用,利用实证数据构建了"用户-APP"的双层网络并进行了社区划分.

关键词：关系型网络、社区发现、双层网络、边权重、连通分支

所属期刊栏目：49

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;青海省科技项目;青海师范大学自然科学中青年科研基金

在线出版日期：2022-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：49-55