基于网络有效阻抗的社区发现算法

张军¹,李竞飞^2,4,张瑞^1,3*,阮兴茂²,张烁²

1.呼伦贝尔学院计算机学院, 内蒙古 呼伦贝尔 021008;2.天津大学计算机科学与技术学院, 天津 300350;3.天津大学管理与经济学部, 天津 300072;4.国家计算机网络应急技术处理协调中心, 北京100029

收稿日期:2017-09-19出版日期:2018-03-20发布日期:2018-03-13
通讯作者:张瑞(1982— ),男,博士研究生,讲师,研究方向为机器学习、社交网络、信息系统等. E-mail:zhangr@tju.edu.cnE-mail:zjun0063@163.com
作者简介:张军(1975— ),男,硕士研究生,讲师,研究方向为社交网络和信息系统. E-mail:zjun0063@163.com
基金资助:国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2014CB744604,2013CB329304);国家自然基金资助项目(61772363)

Community detection algorithm based on effective resistance of network

ZHANG Jun¹, LI Jing-fei^2,4, ZHANG Rui^1,3*, RUAN Xing-mao², ZHANG Shuo²

1. School of Computer Science and Technology, Hulunbuir College, Hulunbuir 021008, Inner Mongolia, China;
2. School of Computer Science and Technology, Tianjin University, Tianjin 300350, China;
3. College of Management and Economics, Tianjin University, Tianjin 300072, China;
4. National Computer Network Emergency Response Technical Team/Coordination Center of China, Beijing 100029, China

Received:2017-09-19Online:2018-03-20Published:2018-03-13

摘要/Abstract

摘要： 社区发现在很多领域都有非常重要的应用。受经典电路网络中的阻抗原理启发,提出了一个新颖的社区发现算法。该算法通过迭代调用基于网络总阻抗的割边选择模型来实现社区发现的目标。在每一次迭代过程中,割边选择模型采用启发式策略割除恰当数量的边,使得割边后的网络有效阻抗最大化。理论分析表明该算法具有较低的算法复杂度。利用仿真数据和真实数据对算法进行测试,实验结果表明算法性能良好。


PDF全文下载地址:

http://lxbwk.njournal.sdu.edu.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=2925