基于相似度指标的社团划分算法
来源：计算机工程杂志2019年第2期北京时间：
作者：丁明珠,马英红,李云
单位：山东师范大学 管理科学与工程学院,济南 250014
摘要：为快速准确地找到复杂网络的社团划分结果,引入相似度指标,提出一种改进的社团划分算法。将网络节点拓扑结构信息作为节点的多维属性,在不改变网络连边的情况下,使输入网络转换为节点多属性网络,并定义节点之间的混合相似度与社团相似度,运用层次聚类思想得到最终的社团划分结果。在真实网络、计算机生成网络上的实验结果表明,该算法能够发现明显的社团结构,并且具有较高的社团划分准确率。
关键词：复杂网络, 多属性, 社团划分, 模块度, 相似度
基金资助：国家自然科学基金(71471106)。
