基于贝叶斯后验模型的局部社团发现

基于节点的局部社团发现在大数据社会网络分析中非常重要。针对Newman模块度在社团发现中的局限性，基于贝叶斯后验模型提出了BS模块度度量法。该方法结合节点的模块度和推荐概率进行建模，并以邻接并入为框架得到了一种新的局部社团发现算法。该方法克服了Newman模块度在稀疏网络中区分度低的问题以及社团结构差异大的分辨率问题，有效地寻找大规模网络中的局部社团。通过与Newman模块度在真实社团中的比较，验证了该度量方法的有效性。