期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]清华大学软件学院,北京100084 [2]北京航空航天大学计算机科学与技术系,北京100191 [3]电子系统工程研究所,北京100039
基 金:国家自然科学基金No.60675032;国家重点基础研究发展计划(973)Nos.2007CB310800;2007CB311003~~
年 份:2009
卷 号:20
期 号:8
起止页码:2241-2254
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号:20093912342557)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要:从数据场思想出发,提出了一种基于拓扑势的社区发现算法.该方法引入拓扑势描述网络节点间的相互作用,将每个社区视为拓扑势场的局部高势区,通过寻找被低势区域所分割的连通高势区域实现网络的社区划分.理论分析与实验结果表明,该方法无须用户指定社区个数等算法参数,能够揭示网络内在的社区结构及社区间具有不确定性的重叠节点现象.算法的时间复杂度为O(m+n^3/r)~O(n^2),n为网络节点数,m为边数,2〈γ〈3为一个常数.
关 键 词:拓扑势 数据场 社区发现 复杂网络
分 类 号:TP393]
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