一种基于Jaccard相似度的社团发现方法

在复杂网络中自动发现社团具有重要的实际应用价值。本文提出一种基于Jaccard相似度的社团发现方法,首先使用结点的相似度寻找优先邻居结点,再从优先邻居结点中获得最佳邻居结点,最后将互为友好结点的两个结点合并,最终得到若干个结点的组成小社团,然后利用CNM算法凝聚小社团,完成社团发现聚类。实验表明本算法执行时间缩短,所发现社团模块度增加,是一个有效的社团发现算法。