%0 Journal Article
%T 基于节点相似性度量的社团结构划分方法
%A 梁宗文
%A 杨帆
%A 李建平
%J 计算机应用
%D 2015
%X ？针对复杂网络结构划分过程复杂、准确性差的问题,定义了节点全局和局部相似性衡量指标,并构建节点的相似性矩阵,提出一种基于节点相似性度量的社团结构划分算法.其基本思路是将节点(或社团)按相似性合并条件划分到同一个社团中,如果合并后的节点(或社团)仍然满足相似性合并条件,则继续合并,直到所有节点都得到准确的社团划分.实验结果表明,所提算法能成功正确地划分出真实网络中的社团结构,性能比标签传播算法(lpa)、gn(girvan-newman)、cnm(clauset-newman-moore)等算法优秀,能有效提高结果的准确性和鲁棒性.
%K 节点相似性
%K 社团划分
%K 社团结构
%K 复杂网络
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract18109.shtml