摘要: 社团是社会网络的一个重要特征,社团发现是近年来研究的热点问题之一。通过在复杂网络上传递信号,获得各节点对网络的影响向量,从而把网络中节点的拓扑性质转化为代数空间上向量的几何关系,然后用结合模块度的层次聚类挖掘社会网络中的社团结构。该算法优点是不需要预先知道社团的数量或社团内节点的数量,用Zachary空手道俱乐部网络、大学足球赛网络以及海豚关系网络的数据进行验证,该算法划分的社团准确性超过了Newman的结论。
中图分类号:
黄浩英,马英红. 基于信号传递与层次聚类的社团发现算法[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(9): 51-54.
HUANG Hao-ying,MA Ying-hong. Detecting community algorithm based on signal process and hierarchical clustering[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(9): 51-54.