基于复杂网络的社区检测算法研究  

作　　者：彭慧豪 张怡欣 李文豪 刘天宇 PENG Huihao;ZHANG Yixin;LI Wenhao;LIU Tianyu

机构地区：[1]南昌航空大学科技学院信息电子学部,江西九江332020 [2]江西服装学院劳动教育教研室,江西南昌330000 [3]南昌航空大学科技学院后勤基建处,江西九江332020

出　　处：《信息技术与信息化》2024年第11期153-157,共5页Information Technology and Informatization

基　　金：江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ2204318)。

摘　　要：通过将复杂网络划分为若干个社区,可以发现社区内部节点之间的联系比较紧密,而社区间节点之间的联系比较稀疏,因此对复杂网络的分析可以更好地理解它们之间的联系以及相互作用。文章基于Louvain算法、LPA算法、FN算法和EdMot算法在社区检测效果上进行了实验分析,通过不同的数据集对社区检测的质量进行评估对比,并且利用图可视化技术,清晰地展示了网络中社区检测的信息。实验结果表明,Louvain算法对于一般的社区检测具有较好的划分效果,能满足一般社区检测的需求。

关 键 词：复杂网络 社区检测 Louvain LPA FN EdMot 

分 类 号：O157.5[理学—数学]