基于节点状态变化的社区检测算法

摘要

针对节点之间的相似性是社交网络研究中的一个核心概念,提出了一种因邻居节点状态变化引起的节点相似.度变化的算法称为动态相似度算法(TCS,Time Cosine Similarity)。首先,定义变化指数(TE,Time Exponent)来计算出节点状态变化中由邻居节点所带来的影响。其次,考虑节点和邻居节点的总体变化定义节点变化指数(TS,Time Similarity)。最后,在余弦相似度的基础.上提出了一个称为动态节点相似度的量来表示节点之间的相似程度。多个数据集实验结果显示:所提出的方法的划分效果优于同类型算法,相比LPA、GN、FN其模块性和标准归一化在数据集上都有明显提高。