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一种基于局部信息的社区发现方法
引用本文:任永功,孙宇奇,吕朕.一种基于局部信息的社区发现方法[J].计算机工程,2011,37(7):12-14,23.
作者姓名:任永功  孙宇奇  吕朕
作者单位:辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连,116029
基金项目:国家自然科学基金资助项目,教育部留学回国人员科研启动基金,辽宁省科技计划基金资助项目,辽宁省教育厅高等学校科研基金资助项目,大连市优秀青年科技人才基金资助项目
摘    要:针对复杂网络中难以发现小社区的问题,在CNM算法的基础上,提出一种利用局部信息进行社区挖掘的方法。定义节点的强度及节点对社区的贡献,改进模块度使该方法能适用于带权网络。利用社区局部信息得到小社区集合,将小社区集合作为CNM算法的输入,计算小社区间的模块度增量,凝聚模块度增量小的小社区,并得到最终结果。实验结果表明,该方法具有较高的社区模块度和算法执行 效率。

关 键 词:复杂网络  社区发现  聚类  加权模块度  图分割

Community Detection Method Based on Local Information
REN Yong-gong,SUN Yu-qi,LV Zhen.Community Detection Method Based on Local Information[J].Computer Engineering,2011,37(7):12-14,23.
Authors:REN Yong-gong  SUN Yu-qi  LV Zhen
Affiliation:(School of Computer and Information Technology,Liaoning Normal University,Dalian 116029,China)
Abstract:It is difficult to find small community in complex network.Aiming at this problem,this paper presents a community detection method using local information based on CNM algorithm.Several measures are adopted such as the definition of both the vertices strength and the vertex's contribution to community,the improvement of modularity of community structure making the method useful for weighted network,and the calculation of small community set with local information of community.It uses the small community to set as the input of CNM algorithm,the method gets the result by computing the increment of modularity among small communities and merging the small communities with minimum increment.Experimental results show that the modularity of community structure found by the method and the algorithm efficiency are higher than the state-of-the-art algorithms.
Keywords:complex network  community detection  clustering  weighted modularity  graph partition
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