摘要: 从复杂性和动态性特征出发,给出了复杂网络局部模块度的定义,并提出了基于局部信息检测的社团发现算法,认为局部模块度值最大的节点集合就是最理想的社团结构。在此基拙上提出了多粒度社团挖掘方法,为多视图观察复杂网络结构特征提供了新的研究思路。最后的实验分析表明了方法的有效性和可行性。
朱涛,常国岑,郭戎潇,李项军. 基于局部信息检测的多粒度社团挖掘方法[J]. 计算机科学, 2009, 36(8): 243-246. https://doi.org/
ZHU Tao,CHANG Guo-cen,GUO Rong-xiao, LI Xiang-jun. Method of Multi-granularity Community Structure Mining Based on Local Information Detection[J]. Computer Science, 2009, 36(8): 243-246. https://doi.org/