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基于贡献函数的重叠社区划分算法  
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【英文篇名】 Overlapping-communities Recognition Algorithm Based on Contribution Function
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【作者】 刘功申; 孟魁; 郭弘毅; 苏波; 李建华;
【英文作者】 LIU Gongshen; MENG Kui; GUO Hongyi; SU Bo; LI Jianhua; School of Electronic Information and Electrical Engineering; Shanghai Jiao Tong University;
【作者单位】 上海交通大学电子信息与电气工程学院;
【文献出处】 电子与信息学报 , Journal of Electronics & Information Technology, 编辑部邮箱 2017年 08期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 复杂网络; 社区发现; 重叠社区;
【英文关键词】 Complex networks; Communities detecting; Overlapping communities;
【摘要】 现实世界中的网络结构呈现出重叠社区的特征。在研究经典的标签算法的基础上,该文提出基于贡献函数的重叠社区发现算法。算法将每个节点用三元组(阈值、标签、从属系数)集合来表示。节点的阈值是每次迭代过程中标签淘汰的依据,该值由多元线性方程自动计算而来。从属系数用于衡量当前节点与标签所标识社区的相关度,从属系数的值越大说明该节点与标签所标识社区的关联性越强。在每一次迭代的过程中,算法依据贡献函数计算每个节点的从属系数,并生成新的三元组集合。然后依据标签决策规则淘汰标签,进行从属系数规范化。通过对真实的复杂网络和LFR(Lancichinetti Fortunato Radicchi)自动生成的网络进行测试可知,该算法的社区划分准确率高,而且划分结果稳定。
【英文摘要】 Overlapping is one of the most important characteristics of real-world networks. Based on the classic labeling algorithm, the overlapping-community orientated label propagation algorithm based on contribution function is proposed. In this algorithm, each node is indicated by a set of triples(threshold, label, and coefficient). The threshold value of every node is used as a metric for labels decision, which is calculated automatically by multiple linear regression equation. The dependent coefficient is used ...
【基金】 国家973关键技术研究项目(2013CB329603); 国家自然科学基金(61472248)~~
【更新日期】 2017-08-21
【分类号】 O157.5;TP301.6
【正文快照】 经典的社区发现算法假设某个节点仅仅属于一个特定社区,这种假设显然和现实不完全相符。在现实世界的复杂网络系统中,存在一些节点同时属于不同的社区,这便是所谓的重叠社区结构[1]。针对重叠社区的挖掘问题,Palla等人[2]提出了针对重叠社区的派系过滤(Clique Percolation Meth

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