基于稠密子团和边聚类系数的局部社团挖掘算法

 发掘复杂网络的社团结构,有助于深入理解网络结构属性及其功能重要性。本文通过定义稠密子团,结合边聚类系数和局部模块度,提出一种DIDE社团挖掘算法。该算法通过选取稠密子团作为初始聚类团,利用边聚类系数扩张该稠密子团,最大化局部模块度值来生成社团结构。在计算机生成网络、三社团网络、Zachary网络和美国足球俱乐部网络上进行社团划分,验证该算法的可行性和有效性。