武晓伟， 赵琼

(复旦大学 软件学院，上海 200433)



代表性社区集发现

武晓伟， 赵琼

(复旦大学 软件学院，上海 200433)

随着计算机的普及和互联网的快速发展，社交网络的使用也越来越普遍。信息在社交网络上呈爆炸式传播，越来越多的热门事件、网络红人在互联网上出现，同时这些事件或者人物会通过联系聚集为不同的群体或者社区，从而产生巨大的影响力。因此，互联网、生物学、经济学等各类学科中的社区问题逐渐成了研究热点，对社区进行研究发展成为了一个新兴的方向。然而，进行社区发现后所得到的数据量仍是庞大的，因此，社区发现相关工作完成之后，对社区发现的结果进行优化和进一步处理的相关研究也逐渐兴起并且受到重视。为了达到以上目的，使社区及其相关理论能够应用到实际中，实现从理论到应用的转型，提出了代表性社区集发现算法。

社区发现； 代表性社区集； 邻居节点覆盖程度； Jaccard距离

0 引言

互联网的快速发展让信息获取更为便捷和高效，铁路网、城市公共交通网的不断扩建让居民出行更加方便，基因图学的研究更为人体遗传和人体构造等揭开了神秘面纱，这种种的研究与进步都与复杂网络息息相关。在现实生活中，微博、微信朋友圈、豆瓣、知乎、facebook、推特、电力网、生物学、基因图谱、文献引用、神经网络、演员关系等各类学科以及与个人生活紧密相关的应用及事物都以复杂网络为基础。而在复杂网络的研究中，社区发现的相关研究是早期便引起关注、得到重视的一个方向。……