ESN中基于贪婪派系扩张的重叠社区发现
来源：计算机工程杂志2019年第7期北京时间：
作者：卢志刚, 吴露
单位：上海海事大学 经济管理学院, 上海 201306
摘要：传统局部扩张方法在对企业社会化网络（ESN）中的重叠社区结构进行识别时，存在计算冗余与社区挖掘不彻底的问题。为此，提出一种基于贪婪派系扩张的重叠社区发现算法GFE。在原始ESN中寻找极大派系，根据派系间的关联程度计算其链接强度，将原始网络图转换成最大派系图。在最大化适应度函数的条件下，贪婪扩张最大派系图中的种子派系，以进行社区发现。在此基础上，比较社区差异度，合并近似重复的社区，从而优化重叠社区的层次结构。实验结果表明，GFE算法能有效发现ESN中的重叠社区结构，且运行效率高于CPM、LFM等算法。
关键词：贪婪派系扩张,极大派系,企业社会化网络,社区发现,重叠社区
基金资助：上海市自然科学基金（18ZR1416900）。
