基于聚类算法对异构社会网络进行社区检测的方法

摘要

一种基于聚类算法对异构社会网络进行社区检测的方法，实现步骤为：构建邻接矩阵；社区结构初始化；计算局部模块度；获得参与融合社区标号集合；获得候选融合集合；计算模块度差；判断第一、第二模块度差是否符合融合标准，如果符合标准，则统一参与融合社区和候选社区的社区标号，否则返回计算局部模块度；记录新的社区结构；如果当前循环没有社区合并，输出最佳社区结构。本发明采用了聚类方法、相似度向量方法和局部模块度方法，能够有效应用于异构社会网络社区的检测，提高了异构网络社区结构检测结果的准确度。