基于时间加权的重叠社区检测算法研究

摘要

随着网络结构的不断扩大和日益复杂,重叠社区发现技术对挖掘复杂网络深层潜在结构具有重要意义.本文提出一种基于时间加权的重叠社区检测算法.该方法考虑了用户兴趣的时间因素,构建带有时间加权链接的用户-用户图.接着,基于网络节点的影响力计算用户全局相似度,在此基础上通过计算节点的中心度作为度量节点对社区结构影响力的重要性指标,从而提出一种社区中心点的选取方法.最后,通过效用函数的迭代计算实现重叠社区检测.利用人工网络和真实网络对提出的算法进行验证,实验结果表明:相对于传统的社区发现方法,该算法在社区发现质量和计算效率方面都优于许多已有重叠社区发现算法.