10.3969/j.issn.1000-386x.2018.05.028
基于重叠社区发现的信任网络聚类模型
针对信任网络中联盟和关键企业的高效寻找问题,建立信任网络聚类模型,提出一种基于节点权重的重叠社区发现算法CDNW(overlapping community discovery based on node weights).根据信任网络中企业间的信任度设定节点的权重,以权重最大的节点开始划分初始社区;采用重叠系数将重叠度大的社区合并,合并后的社区用关联度进行检测,将关联度过小的节点移出社区并为它重新分配社区.对不同的数据集进行测试,实验结果表明算法有较好的划分社区结构不明显的数据集的能力,具有一定的稳定性.
信任网络、重叠社区、关联度、重叠系数、社区发现
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TP393;TP301.63(计算技术、计算机技术)
2018-06-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
157-163