Resumen

La estructura de la comunidad es una de las características más importantes de las redes complejas, que tiene aplicaciones importantes en sociología, biología e informática. El método de detección de comunidades basado en la expansión local es uno de los algoritmos de detección de comunidades superpuestas más adaptables. Sin embargo, debido a la falta de métodos efectivos de selección de semillas y optimización de comunidades, el algoritmo a menudo obtiene resultados de comunidades con una precisión menor. Para resolver estos problemas, proponemos un algoritmo de selección de semillas de grado de fusión y coeficiente de agrupamiento. El método calcula el valor de peso correspondiente al grado y coeficiente de agrupamiento mediante el método de peso de entropía y luego calcula el factor de peso de los nodos como el orden de selección de nodos semilla. Basándonos en el algoritmo de selección de semillas, diseñamos una estrategia de expansión local, que utiliza la estrategia de optimización de función adaptativa para expandir la comunidad. Finalmente, se adoptan estrategias de fusión

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Estructura de comunidad; Redes complejas; Método de detección de comunidades; Expansión local; Algoritmo de selección de semillas; Coeficiente de agrupamiento
• Keywords:Community structure; Complex networks; Community detection method; Local expansion; Seed selection algorithm; Clustering coefficient