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用于社团发现的Girvan-Newman改进算法
引用本文:朱小虎,宋文军,王崇骏,谢俊元.用于社团发现的Girvan-Newman改进算法[J].计算机科学与探索,2010,4(12):1101-1108.
作者姓名:朱小虎  宋文军  王崇骏  谢俊元
作者单位:南京大学,计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093;南京大学,计算机科学与技术系,南京,210093
基金项目:国家自然科学基金,国家教育部重点项目,江苏省科技支撑计划
摘    要:为了克服Girvan-Newman算法运行效率的不足,提出了一个基于modularity极值近似的社团发现算法MEA。该算法采用modularity增量作为社团结构的度量,使用贪心策略获得最优社团分划的近似解。通过理论分析,并在实际的数据集上进行实验验证,结果表明MEA算法是快速、有效的。

关 键 词:社会网络分析  社团结构发现  Girvan-Newman算法  贪心策略
修稿时间: 

Improved Algorithm Based on Girvan-Newman Algorithm for Community Detection
ZHU Xiaohu,SONG Wenjun,WANG Chongjun,XIE Junyuan.Improved Algorithm Based on Girvan-Newman Algorithm for Community Detection[J].Journal of Frontier of Computer Science and Technology,2010,4(12):1101-1108.
Authors:ZHU Xiaohu  SONG Wenjun  WANG Chongjun  XIE Junyuan
Affiliation:1. National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China2. Department of Computer Science and Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China
Abstract:To improve the efficiency of Girvan-Newman(G-N) algorithm, a community detection algorithm named modularity extreme approximation (MEA) is given. MEA algorithm uses the increment of modularity as the meas-ure for community structure and finds the solution with a greedy strategy. The theoretical analysis and experimental results show the MEA algorithm is more effective and faster than the G-N algorithm.
Keywords:social networks analysis  community structure detection  Girvan-Newman algorithm  greedy strategy
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