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基于兴趣相似度的社区结构发现算法研究

韩瑞凯, 孟嗣仪, 刘云, 郭英慧, 张彦超

韩瑞凯, 孟嗣仪, 刘云, 郭英慧, 张彦超. 基于兴趣相似度的社区结构发现算法研究[J]. 铁路计算机应用, 2010, 19(10): 10-14.
引用本文: 韩瑞凯, 孟嗣仪, 刘云, 郭英慧, 张彦超. 基于兴趣相似度的社区结构发现算法研究[J]. 铁路计算机应用, 2010, 19(10): 10-14.
shu
HAN Rui-kai, MENG Si-yi, LIU Yun, GUO Ying-hui, ZHANG Yan-chao. Research on algorithm of community structure detection based on interest similarity[J]. Railway Computer Application, 2010, 19(10): 10-14.
Citation: HAN Rui-kai, MENG Si-yi, LIU Yun, GUO Ying-hui, ZHANG Yan-chao. Research on algorithm of community structure detection based on interest similarity[J]. Railway Computer Application, 2010, 19(10): 10-14.
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基于兴趣相似度的社区结构发现算法研究

  • 北京交通大学,通信与信息系统北京市重点实验室,北京,100044

基金项目: 国家自然科学基金(60972012)%教育部培育基金(707006)%铁道部科技研究开发计划重点课题(2008X019)%北京市教育委员会学科建设与研究生建设项目资助(JXKJD20090001)%通信与信息系统北京市重点实验室资助项目(JSYJD20090001)%教育部哲学人文社会科学研究重大课题(08WL1101)
详细信息

  • 中图分类号: TP393

Research on algorithm of community structure detection based on interest similarity

摘要

    摘要
  • 摘要: 复杂网络通常会呈现出社区结构特性,如何在实际网络中高效地发现社区结构是近年来复杂网络的研究热点之一.到目前为止,已经提出很多分析复杂网络社区结构的算法.但是大部分算法基于无权网络并且有些算法由于其时间复杂度的过高导致其不适合应用于对大型网络的分析.本文提出一种基于兴趣相似度的社区结构发现算法.该算法适用于加权网络,并且降低时间复杂度.
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出版历程
  • 收稿日期:  2010-10-14
  • 录用日期:  2010-10-14
  • 刊出日期:  2010-10-14

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