Minimum spanning trees for community detection
Minimum spanning trees for community detection
复制标题
用于社区检测的最小生成树
DOI：
10.1016/j.physa.2013.01.015
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发表时间：
2013-05
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
BoSun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
JiansheWu;XiaoxiaoLi;LichengJiao;XiaohuaWang;BoSun
利用两轮最小生成树，给出了一种简单的确定性社区发现算法。通过比较网络的第一轮最小生成树（1st-MST）和第二轮最小生成树（2nd-MST），检测社区并且还识别它们的重叠节点。为了生成两个MST，定义距离矩阵并从网络的相邻矩阵计算。与文献中常用的抵抗矩阵或可通信性矩阵相比，该距离矩阵计算简单。该算法在真实的社交网络、模块度最大化失败的图和LFR基准图上进行了测试。
A simple deterministic algorithm for community detection is provided by using two rounds of minimum spanning trees. By comparing the first round minimum spanning tree (1st-MST) with the second round spanning tree (2nd-MST) of the network, communities are detected and their overlapping nodes are also identified. To generate the two MSTs, a distance matrix is defined and computed from the adjacent matrix of the network. Compared with the resistance matrix or the communicability matrix used in community detection in the literature, the proposed distance matrix is very simple in computation. The proposed algorithm is tested on real world social networks, graphs which are failed by the modularity maximization, and the LFR benchmark graphs for community detection.
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影响因子：
2.9
作者：
Estrada, Ernesto
通讯作者：
Estrada, Ernesto
DOI：
10.1007/1-4020-2721-4_1
发表时间：
2011-04
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
B. Ya
通讯作者：
B. Ya
影响因子：
3.7
作者：
ZAHN, CT
通讯作者：
ZAHN, CT
影响因子：
2.4
作者：
Barber, Michael J.;Clark, John W.
通讯作者：
Clark, John W.
DOI：
10.1073/pnas.0601602103
发表时间：
2006-06-06
影响因子：
11.1
作者：
Newman, M. E. J.
通讯作者：
Newman, M. E. J.