基于相似性模块度的层次聚合社区发现算法

摘要：

Fast Unfolding是一种基于模块度优化的层次聚合社区发现算法,其优点是运行速度很快,不足之处是准确度有待提升,这是因为该算法采用传统模块度作为合并社区的衡量标准,而传统模块度函数在计算时只考虑节点间的链接信息,忽略邻居节点的影响,导致会出现两个节点共同邻居较多但由于节点间链接信息较弱不能被合并的情况,从而影响结果的准确度.针对该不足之处,通过引入优化后的相似度来改进Fast Unfolding算法的模块度函数,提出一种基于相似性模块度的层次聚合社区发现算法,并采用归一化互信息量即NMI(Normalized Mutual Information)作为评价算法准确性的指标,在真实网络和LFR(Lancichinetti Fortunato Radicchi)人工合成网络上进行实验,结果表明改进算法检测社区结构的准确度有明显改善.

关键词：Fast Unfolding算法、模块度、节点相似度、社区发现

所属期刊栏目：29

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61402482;中国博士后基金2015T80555;江苏省博士后基金1501012A

在线出版日期：2017-06-19（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：1028-1032,1040