加權(quán)模塊度增量引導(dǎo)下的層次社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法

摘要： 模塊度優(yōu)化層次社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法可以快速挖掘網(wǎng)絡(luò)中不同密度的社區(qū)，對研究網(wǎng)絡(luò)的功能和演化機(jī)制具有重要意義.然而，由于在迭代過程中僅合并模塊度增量最大的社區(qū)，其收斂速度受到了制約；此外，在社區(qū)合并過程中過度強(qiáng)調(diào)社區(qū)之間的連接強(qiáng)度而忽略了社區(qū)之間的相似性，其劃分結(jié)果的準(zhǔn)確度也受到了制約.針對以上問題，提出了加權(quán)模塊度增量引導(dǎo)下的層次社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法.該算法引入了社區(qū)相似度權(quán)重，并結(jié)合模塊度增...