动态重叠社区发现算法研究与实现
莫耀华
广州大学 计算机科学与网络工程学院,广东 广州 510006
摘要：现代社会中,电子通信和社交媒体等技术的发展催生了许多复杂的信息关系,通常以图的形式表达为网络(如社区网络、社区媒体).社区发现是社区网络分析(SNA)的主要工具之一,用于识别节点集群.本研究提出了一种检测和管理动态和重叠社区的算法,允许使用基于检测从全局到各级的网络分析方法.该算法包括基于渗透理论的方法来构建社交网络和基于层级融合的社区发现算法.实验结果证实,重叠群落在网络互动中起着重要作用,而分层社区检测具有分层结构和稳定的结果,以及模块之间的高度重合的优势.
关键词：复杂网络社区发现算法社区层次结构社区演化分析
分类号：TP312(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2023-09-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 30-38 )
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