基于社团强度系数的社团结构发现算法

社团结构是复杂网络普遍存在的拓扑特性之一.为了将复杂网络中的社团结构有效地划分出来,在对强社团定义的基础上,引入社团强度系数的概念,提出了一种基于社团强度系数的社团结构发现算法.该算法具有较低的时间复杂度,通过不断寻找网络最大度数的节点及其邻居节点,计算其社团强度系数来衡量社团如何划分.主要针对Zachary网络和Dolphin网络等进行了仿真实验,结果表明该算法具有较高的社团划分准确度、较好的敏感性和良好的可扩展性,充分验证了其可行性和有效性.