基于邻居节点搜索的社团发现算法

作     者：赵姝 吴敏章 段震 汪洋 张燕平 ZHAO Shu;WU Min-zhang;DUAN Zhen;WANG Yang;ZHANG Yan-ping

作者机构：安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 

出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)

年 卷 期：2015年第36卷第8期

页      面：1795-1798页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61175046 61402006)资助 安徽省高等学校省级自然科学研究项目(KJ2013A016)资助 

主　　题：复杂网络 社团结构 邻居搜索 

摘      要：社团结构是复杂网络中的一种重要结构属性.为快速准确的得到社团结构,提出一种基于邻居节点搜索的社团发现算法.由该算法得到的相应社团结构个数准确率较高,并且有较低的时间复杂度.算法从网络中度最大的节点出发,结合邻居节点搜索和邻居节点投票,将搜索从网络的局部扩展到整体,最后形成多个互不相交的社团.算法的运行时间接近O(m+n).算法在五个真实的基准数据集上进行了测试,并与其他算法从划分的社团个数、模块度值、运行时间和归一化互信息进行对比,实验结果表明该算法在划分准确性和运行时间上均有较好的表现.