融合局部重要性与种子扩展的重叠社区发现算法
Overlapping community detection algorithm integrating local importance and seed expansion
西安科技大学人工智能与计算机学院, 西安 710600
摘要
针对现有重叠社区发现中局部种子扩展类算法普遍存在种子选择偏差、社区扩展过于依赖质量函数等问题，提出了一种融合局部重要性与种子扩展的重叠社区发现算法(Local Importance and Seed Expansion Overlapping Community Detection，LISEOCD)，首先，基于边的邻域重叠度量化节点重要性，根据节点在局部网络中的重要性筛选种子以规避传统方法的随机性；其次，构建以种子为核心的初始社区结构，通过对节点-种子社区贡献度计算，动态判定节点加入社区的合理性；最后，通过“未被任何社区覆盖的节点分配与高重叠度社区融合”优化策略，进一步提升社区结构的完整性与稳定性。在真实网络、LFR基准网络与六个算法进行对比实验，结果表明，LISEOCD在扩展模块度EQ、F1-score指标上相较于局部种子扩展类最优算法平均提高了6.6%和4.2%，识别发现的社区结构更符合网络的动态特性，且鲁棒性更高。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62401460)
国家自然科学基金资助项目(12071367)
陕西省自然科学基础研究计划(2023JCYB517)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.08.0380
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第5期
发布历史
[2026-01-14] 优先出版
引用本文
付立东, 武鑫, 王一博. 融合局部重要性与种子扩展的重叠社区发现算法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (5). (2026-01-20). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.08.0380. (Fu Lidong, Wu Xin, Wang Yibo. Overlapping community detection algorithm integrating local importance and seed expansion [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (5). (2026-01-20). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.08.0380. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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