基于信号自适应传递的社团发现算法

来源：计算机应用杂志2015年第6期北京时间：

作者：谭春妮, 张玉梅, 张嘉桐, 吴晓军

单位：1. 陕西师范大学 物理学与信息技术学院, 西安 710119;2. 陕西师范大学 计算机科学学院, 西安 710119;3. 西北大学 文化遗产学院, 西安 710127

摘要：为了准确地检测出复杂网络的社团结构,提出一种基于信号自适应传递的社团发现方法。首先使信号在复杂网络上自适应地传递,从而获取网络中各节点对整个网络的影响向量,然后把网络中节点的拓扑结构转化成代数向量空间上的几何关系,最后结合聚类特性发现网络中的社团结构。为获取更加合理的空间向量,提出最佳传递次数,缩小搜索空间,增强算法寻优能力。该算法在计算机生成网络、Zachary网络和美国大学生足球赛网络上进行实验测试, 并与GN算法、谱聚类算法、极值优化算法和信号传递算法进行实验对比,社团划分的准确性和精确性均有所提高,证明该算法具有有效性和可行性。

关键词：复杂网络,社团结构,自适应,传递次数,社团发现算法

基金资助：陕西自然科学基金资助项目(2014JZ021);陕西省重点科技创新团队项目(2014KTZ-18);榆林市产学研合作项目(2012cxy3-6)。