软件学报

作者：许平华,胡文斌,邱振宇,聂聪,唐传慧,高旷,刘中舟

单位：许平华，武汉大学 计算机学院, 湖北 武汉 43007211,胡文斌，武汉大学 计算机学院, 湖北 武汉 43007202,邱振宇，武汉大学 计算机学院, 湖北 武汉 43007203,聂聪，武汉大学 计算机学院, 湖北 武汉 43007204,唐传慧，武汉大学 计算机学院, 湖北 武汉 43007205,高旷，武汉大学 计算机学院, 湖北 武汉 43007206,刘中舟，武汉大学 计算机学院, 湖北 武汉 43007207

关键词：复杂网络;社区结构;社区发现;随机游走;核心系数

基金：国家自然科学基金（61711530238，61572369）；国家重点基础研究发展计划（973）（2012CB719905）

社区发现是当前社会网络研究领域的一个热点和难点，现有的研究方法包括：（1）优化以网络拓扑结构为基础的社区质量指标；（2）评估节点间的相似性并进行聚类；（3）根据特定网络设计相应的社区模型等.这些方法存在如下问题：（1）通用性不高，难以同时在无向网络和有向网络上发挥出好的效果；（2）无法充分利用网络的结构信息，在真实数据集上表现不佳.针对上述问题，提出一种基于节点不对称转移概率的网络社区发现算法CDATP.该算法通过分析网络拓扑结构来设计节点转移概率，并使用random walk方法评估节点对网络社区的重要性.最后，以重要性较高的节点作为核心构造网络社区.与现有的基于random walk的方法不同，CDATP为网络中节点设计的转移概率具有不对称性，并只通过节点局部转移来评估节点对社区的重要程度.通过大量仿真实验表明，CDATP在人工模拟数据集和真实数据集上均比其他最新算法有更好的表现.

来源：2019年第12期

《软件学报》期刊编辑部

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