基于边聚类的多层社会网络社团发现算法

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，Ｘｉ ’ ａｎ７１００６２，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｆＣｏｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＱｉｎｇｈａｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒｔｈａｔｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｃｏｍｍｕｎｉｔｙｄｉｓｃｏｖｅｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｆｍｕｌｔｉ－ｌａｙｅｒｅｄｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋ（ＭＳＮ）ａｒｅｌａｃｋａｎｄｔｈｅｉｒｒｅ —
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ — ３６９５．２０１４ｄｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎｍｕｌｔｉ－ｌａｙｅｒｅｄｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｂａｓｅｄｏｎｅｄｇｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ
精准。关键词：社会网络；多层社会网络；社团发现；跨层边差分聚类系数；模块度
中图分类号：ＴＰ３９３；ＴＰ３０１．６
文献标志码：Ａ
文章编号：１００１ — ３６９５（２０１４）０２ — ０３５１－０３
等特点，提出了一种基于边聚类的多层社会网络社团发现（ＣＬＥＤＣＣ）算法。该算法综合考虑每层关系网中的任意两节点邻居及节点本身的关系强弱，并分别针对人造稀疏网、稠密网以及真实数据集进行仿真。实验表明，所提出的ＣＬＥＤＣＣ算法能有效地避免参数不确定性问题，并比跨层边聚类系数（ＣＬＥＣＣ）算法的社团划分结果更
ＹＵＡＮＨｕｉ — ｈｕｉ，ＣＡＯＹｕ．１ｉｎ，ＷＡＮＧＸｉａｏ．ｍｉｎｇ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＳｈａａｎｘｉＮｏｒｍａｌｔＸｉｎｉｎｇ８１０００８，Ｃｈｉｎａ）
袁辉辉，曹玉林，王小明
（１．陕西师范大学计算机科学学院，西安７１００６２；２．青海师范大学计算机学院，西宁８１０００８）
摘要：针对目前多层社会网络（ｍｕｌｔｉ — ｌａｙｅｒｅｄｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ＭＳＮ）的社团发现算法较少、社团划分结果较粗糙
ｅｄｇｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ．Ｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｔｈｅｓｔｒｅｎｇｔｈｏｆｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓａｂｏｕｔａｎｙｔｗｏｎｏｄｅｓａｎｄｔｈｅｉｒｎｅｉｇｈｂｏｒｓｉｎｅａｃｈｌａｙｅｒｎｅｔｗｏｒｋ，ａｎｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｓｉｍｕｌａｔｅｄｆｏｒａｒｔｉｉｆｃｉａｌｓｐａｒｓｅｎｅｔｗｏｒｋ，ｄｅｎｓｅｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｒｅａｌｄａｔａｓｅｔｓ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｌａｒｅｓｕｈｓｓｈｏｗｔｈａｔＣＬＥＤＣＣａｌｇｏｉｒｔｈｍｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙａｖｏｉｄｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ．ｗｈｉｃｈｉＳｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｔｈａｎｔｈｅｃｒｏｓｓ．
１ａｙｅｒｅｄｇｅｃｌｕｓｔｅｉｒｎｇｃｏｅｉｃｆｉｅｎｔ（ＣＬＥＣＣ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｃｏｍｍｕｎｉｔｙｄｉｓｃｏｖｅｒｙ．
第３１卷第２期
２０１４－ｑ－２月
计算机应用研究
ｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｏｕｔｅｒｓ
Ｖ０１．３１Ｎｏ．２
Ｆｅｂ．２０１４
基于边聚类的多层社会网络社团发现算法
ｓｕｉｔｓａｒｅｃｒｕｄｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｅｄｃｒｏｓｓ — ｌａｙｅｒｅｄｇｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｃｌｕｓｔｅｉｒｎｇｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ（ＣＬＥＤＣＣ）ａｌｇｏｉｒｔｈｍｉｎＭＳＮｂａｓｅｄｏｎ