改进最大流算法MBP提升网络社区发现质量

本文档探讨了一种针对社区发现问题的改进最大流算法MBP，发表在2008年的《大连海事大学学报》上，作者是于红川、刘馨月、张宪超和姚鑫，他们来自大连理工大学的电子与信息工程学院和软件学院。论文的焦点在于优化最大流算法中边容量的分配策略，这是社区发现算法中的关键环节，因为合理的边容量分配直接影响到社区划分的质量。 传统的最大流算法在处理网页或网络结构时，往往假设所有边的容量平等分配，这可能导致结果不精确。MBP算法引入了两个关键考虑因素：网页的入度和出度概率分布，以及网页链接的重要性差异。入度反映了网页被其他网页链接的频率，出度则代表该网页链接他人的能力。通过考虑这些特性，MBP算法能够更准确地赋予不同边不同的容量，使得算法在寻找社区时能更好地识别出核心节点和边缘节点，从而提升发现的社区的紧密度和连通性。 实验结果显示，MBP算法在大多数情况下表现出优于HITS算法（Hyperlink-Induced Topic Search）和传统的最大流算法。HITS算法主要基于网页间的链接关系来评估网页的重要性，而MBP算法在此基础上加入了更为精细的容量分配策略，使得算法在发现社区的结构和内在联系方面更具优势。 该研究的关键词包括“网络社区”、“边容量”、“最大流算法”和“页面链接”，这些概念在信息技术领域具有重要的理论价值和实际应用意义，特别是在社交网络分析、信息检索和推荐系统等领域。MBP算法的提出为网络社区挖掘提供了一个新的有效工具，对于理解和优化复杂网络结构具有显著作用。通过这篇论文，读者可以了解到如何利用概率分布和链接重要性对最大流算法进行优化，以提高社区发现的精度和有效性。