基于节点影响力和局部中心度的社区发现方法

一方面，社区信息沿着最短路径传播且随着传播逐渐衰减，信息传到较远位置可能性很小。另一方面，在信息量一定的情况下，在不同路径长度下，每条边累积信息量不同。由此两方面的考虑，引入节点影响力和局部中心度，结合GN算法删除最大边介数的核心思想，得到一种新的社区发现算法WLCD(weighted local community detection,WLCD)。实验证明，在三种真实网络数据集中，WLCD算法对比其他几种经典社区检测算法更好，在模块度、调整兰德系数、标准互信息以及准确率等评价指标方面都有比较好的结果。