卢恒亮

摘要：为了提升网络社区挖掘的精度，需要组建广义网络社区挖掘模型对同配和异配网络中的社区结构进行挖掘。但是采用当前模型进行网络社区挖掘时，无法给出网络社区划分的指标，存在挖掘精度低的问题。为此，提出一种基于随机网络集成模型的广义网络社区挖掘模型。该模型先定义网络社区概念，对不同类型网络社区结构进行统一，引入二分团的紧密度对初始社区进行划分，给出网络社区划分的指标，对孤立点进行社区划分，组建基于随机网络集成模型的广义网络社区挖掘模型，利用该模型进行广义网络社区挖掘。实验仿真证明，所提模型可以在不知道网络类型的前提下准确地挖掘出有内涵的社区结构，并可以有效地提取社区类型特征。

关键词：随机网络集成；广义网络社区；挖掘模型

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）11-0014-03

1 概述

目前，在复杂网络中社区结构时候最为普遍的拓扑结构，据不完全统计，各种类型的复杂网络都具有较为突出的社区结构，有所区别的是相同网络区域中的结点相互反应较强，反之相同网络区域中的结点相互较弱[1]。为了帮助各个行业领域的人去理解一个复杂的网络是如何构造成的，需要组建广义网络社区挖掘模型进行广义网络社区，以便更好地进行网络行为预测或检测[2]。但是相对于大多数的广义网络社区挖掘模型广义网络社区挖掘，均无法给出网络社区划分的指标，致使其对广义网络社区挖掘的实施陷入了瓶颈。……