基于兴趣相似度的社区结构发现算法研究  

Research on algorithm of community structure detection based on interest similarity

作　　者：韩瑞凯[1] 孟嗣仪[1] 刘云[1] 郭英慧[1] 张彦超[1] 

机构地区：[1]北京交通大学通信与信息系统北京市重点实验室,北京100044

出　　处：《铁路计算机应用》2010年第10期10-14,共5页Railway Computer Application

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60972012);教育部培育基金项目(707006);教育部哲学人文社会科学研究重大课题;批准号:08WL1101;铁道部科技研究开发计划重点课题(2008X019);北京市教育委员会学科建设与研究生建设项目资助(JXKJD-20090001);通信与信息系统北京市重点实验室资助项目(JSYJD20090001)

摘　　要：复杂网络通常会呈现出社区结构特性,如何在实际网络中高效地发现社区结构是近年来复杂网络的研究热点之一。到目前为止,已经提出很多分析复杂网络社区结构的算法。但是大部分算法基于无权网络并且有些算法由于其时间复杂度的过高导致其不适合应用于对大型网络的分析。本文提出一种基于兴趣相似度的社区结构发现算法。该算法适用于加权网络,并且降低时间复杂度。Community structure existed in many real networks.How to find such communities effectively was one of focuses of many recent researches in the branch of complex networks.There had been many algorithms proposed so far to detect community structures in complex networks in varied topics,where most of the algorithms had some drawbacks,and some of them were not suitable for very large networks because of their time-complexity.In this paper,we presented an algorithm for detecting community structures in complex network,which was based on the Interest similarity algorithm.

关 键 词：复杂网络 社区结构 兴趣相似度算法 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]