基于最小割图分割的社区发现算法

摘要：

该文证明了模块度最大化问题可以被转换成为原网络上的最小割图分割问题,并且基于该证明提出了一种高效的社区发现算法.同时,该文创新性地将模块度理论与当今比较流行的统计推理模型相结合:首先,这些统计推理模型被转化为模块度最大化问题中的零模型;其次,统计推理模型中的目标函数被修改并应用于本文的最优化算法中.实验结果显示,无论是在真实世界网络还是在人工生成网络中,该文提出的算法均具有高效和稳定的发现社区的能力.

关键词：社区发现、模块度、最小割图分割

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2015AA015404

在线出版日期：2017-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：213-222