基于相似度动态演化的符号网络社区检测

摘要

本文提出一种基于相似度动态演化的符号网络社区检测算法.为了使不连接的两节点之间有相似度,加入了最短路径的相似度计算函数,从而使同一个社区中节点的相似度随着时间的变化更新为1,不同社区之间节点的相似度随着时间的变化更新为-1.在本文所提出网络模型的基础上,整个网络会分为几个不同的社区.为了验证算法的性能,本文针对USC真实网络,GGS真实网络以及17个人工合成网络进行了仿真,并与已有文献作了相关比较,实验结果表明,算法有一定的优势.