基于LeaderRank和局部扩展的高效重叠社区发现算法

本文档主要探讨了一种基于节点重要性和局部扩展的重叠社区发现算法（DOCLLE），它是在DOCNet算法的基础上发展而来。作者团队针对社区发现这一关键领域，特别是在复杂网络和数据挖掘中的应用，提出了创新的方法。社区发现对于理解网络结构至关重要，特别是社交网络中的社区划分，因为这有助于揭示网络内部的紧密联系和行为模式。 算法的核心在于两个关键步骤：首先，通过经典的LeaderRank算法评估节点的重要性，这是一种排序算法，能够识别出在网络中具有较高影响力的节点。这些高重要性的节点及其相邻节点被作为初始社区构建的基础。这种选择策略确保了算法能在初期阶段聚焦于最具代表性的节点。 其次，作者引入了局部相似度的概念来重新定义节点的隶属度。相较于传统的社区划分方法，局部相似度考虑了节点与周围节点的关联程度，从而更准确地反映节点在社区内的角色。这种方法强调了节点在局部结构中的重要性，而非仅仅依赖全局连接。 在实验部分，DOCLLE算法在人工生成的网络和真实网络上进行了测试，并与四种已有的重叠社区发现算法进行了比较。实验结果显示，当处理大规模节点的社区结构时，DOCLLE展现出良好的准确性和稳定性。这表明，该算法不仅能够在理论上提供新颖的视角，而且在实际应用中也具备实用价值。 本文还提到了研究背景，包括国家自然科学基金项目的资助，以及作者们的研究方向——软件工程和大数据，以及社区发现。文章的关键词包括社交网络、重叠社区、局部扩展和LeaderRank，这些都反映了论文的核心内容和研究领域。 这篇文章提供了对复杂网络社区发现的新颖且实用的解决方案，通过结合节点重要性和局部扩展，旨在提高社区划分的效率和准确性，这对于理解和预测网络动态，如病毒传播等具有重要意义。