基于核心节点的网络社区发现方法研究

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摘要本文充分利用社会网络中存在普适幂律分布的特性，提出了基于核心节点的局部社区发现算法（EALCN），利用改进的PageRank 进行节点排序，然后利用网络中的局部信息对局部目标函数进行优化，从初始的种子节点不断优化后获得目标函数，最终获取局部社区，仿真实验表明，该算法利用少量的局部信息便能够比较快速的找出社区结构，具有较高的执行效率。

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	张拥华

关键词 ：社区发现, 重叠社区, 局部社区

Abstract：This paper takes advantage of the universal power-law distribution of social networks and proposes a leader based local community detection algorithm EALCN. It uses local structural information in the network to optimize a local objective function. A local community can be detected through continuous optimization of the function by expanding from an initial core member computed by a modified PageRank sorting algorithm. The advantage of this algorithm is that it only uses some local information of the network to detect communities by utilizing highly important nodes. The efficiency is higher than traditional algorithm

Key words： community detection overlapping community detection local community

年卷期日期: 2015-07-10 出版日期: 2017-11-08

TP393

基金资助:湖南省教育厅科学研究项目，题名《云计算环境下的精准营销团购网站关键技术研究》，项目编号：12C1032。

作者简介: 张拥华，女，湖南宁乡人，硕士，讲师，研究方向：大数据，云计算。

引用本文:

张拥华. 基于核心节点的网络社区发现方法研究[J]. 电脑与电信, 2015, 1(7): 39-42.
Zhang Yonghua. The Research on Network Community Detection Method Based on the Core Node. Computer & Telecommunication, 2015, 1(7): 39-42.

链接本文:

https://www.computertelecom.com.cn/CN/ 或 https://www.computertelecom.com.cn/CN/Y2015/V1/I7/39

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