基于三支密度峰值聚类的重叠社团检测算法研究  

An Overlapping Community Detection Algorithm Based on Three-way Density Peak Clustering

作　　者：许英 谢海斌 范彦勤 XU Ying;XIE Haibin;FAN Yanqin

机构地区：[1]桂林航天工业学院理学院,广西桂林541004

出　　处：《桂林航天工业学院学报》2024年第5期730-735,760,共7页Journal of Guilin University of Aerospace Technology

基　　金：广西教育厅高校中青年教师科研基础能力提升项目“基于机器学习的个人信用评估研究”(2021KY0796);桂林航天工业学院博士科研启动基金项目“结合属性信息的二分网络社团结构分析及其应用”(KX202302701)。

摘　　要：自然界和社会中的许多复杂系统都可以用网络来描述,重叠社团检测是研究这些网络的关键任务之一。文章提出一种新的基于密度峰值聚类法和三支聚类法的重叠社团检测算法(3W-DPC算法),主要思想是利用密度峰值法确定网络中心节点,进一步进行三支聚类,确定每个社团的核心域和边界域。通过使用3W-DPC算法分析人工网络和真实网络的社团结构,研究发现重叠的社团自然且频繁,特别是对于最大的群落。与其他检测方法进行的基准测试比较,表明3W-DPC能够有效地检测网络的重叠社团结构。

关 键 词：重叠社团结构 局部随机游走 密度峰值 三支聚类 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]