概率分布改进的社区发现最大流算法提升网络社区质量

本文主要探讨了一种改进的社区发现最大流算法，由姚红艳在大连理工大学软件学院进行研究。在互联网中，网络社区是一组网页的集合，其中网页内部的链接数量超过与其他社区的链接，这些社区通常代表了用户兴趣和信息的聚集区域。传统最大流算法在处理这类问题时，由于边缘容量的均匀分配，可能会包含噪声页面，导致发现的社区质量不高。 针对这一问题，作者提出了一种新的最大流算法MBP（Maxflow-Based-PowerlowAlgorithm），它基于网页的入度和出度的概率分布来分配边缘容量。MBP算法考虑了两个关键因素：一是单个节点出链和入链边的重要性差异，二是不同节点间链出和链入边的重要性差异。这种策略旨在提高算法在识别网络社区时的精度和有效性，减少主题偏移现象，并且适应动态变化的网络环境。 MBP算法的优势在于它能够更精确地捕捉网页间的相关性和影响力，从而挖掘出高质量的网络社区。与基于HITS（Hub and Authority）算法和二分有向图的社区发现方法相比，MBP算法具有更低的计算成本和更好的主题一致性。实验证明，使用MBP算法改进了传统最大流算法，显著提升了网络社区发现的质量。 这项研究对于理解和分析大规模网络数据、用户行为和兴趣聚类具有重要意义，也为搜索引擎优化、社交网络分析和个性化推荐等领域提供了有效的工具。通过结合概率分布理论和最大流算法，姚红艳的研究为网络社区挖掘提供了一个新的视角和改进策略。