基于地理加权中心节点距离的网络社区发现算法

摘要：

提出一种基于地理加权中心节点距离的网络社区发现算法(geographical weighted central node distance based Louvain method,GND-Louvain).该算法扩展了传统复杂网络领域的经典社区发现方法Louvain,利用地理加权中心节点来度量社区发现过程中的空间距离关系,并将此距离衰减效应加入到距离模块度模型中,以此来计算和评估空间网络社区划分结果的质量,并探究了空间社区发现结果不稳定的原因.通过定义节点计算顺序,保证了社区发现结果的质量和稳定性.利用中国铁路网线路数据,设计了5种不同空间约束的空间社区发现对比性实验.结果 证明,GND-Louvain算法的准确性最高,并且算法结果最稳定.

关键词：社区发现、空间网络、复杂网络、空间约束、模块度

所属期刊栏目：44

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2020-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1545-1552