基于拓扑特性的复杂网络社团发现方法

摘要

基于拓扑特性的复杂网络社团发现方法，包括：步骤1.初始化；将网络中的每个节点作为一个独立的社团，如果网络中有n个节点，那么就有n个初始化社团，各个节点的关键性为0，归属度取决于边连接强度；步骤2.计算边连接强度；计算所有相连节点之间的边连接强度，也就是计算有边相连的两个节点所构成的三角形的个数；步骤3.迭代；依顺序对各节点进行以下操作：首先，将一个节点从其所在社团删除，计算该节点与各个社团的归属度，将节点划分到归属度最大的社团。本发明不需要对数据集进行初始划分，也不需要输入聚类数，精度高且简单、易行。

主权项

基于拓扑特性的复杂网络社团发现方法，其特征在于，包括：步骤1，初始化；将网络中的每个节点作为一个独立的社团，如果网络中有n个节点，那么就有n个初始化社团，各个节点的关键性为0，归属度取决于边连接强度；步骤2，计算边连接强度；计算所有相连节点之间的边连接强度，也就是计算有边相连的两个节点所构成的三角形的个数；步骤3，迭代；依顺序对各节点进行以下操作：首先，将一个节点从其所在社团删除，计算该节点与各个社团的归属度，将节点划分到归属度最大的社团。步骤3中，节点被划分到新的社团之后，与其相连的节点的中心程度可能会发生改变，需要重新计算它们的关键性，即能构成的三角形的个数；之后，对下一个节点进行同样的操作；当遍历完所有的节点，一次迭代结束；经过多次迭代，各节点的归属将不再发生变化，算法终止。