39、复杂网络中社区发现及网页社区核心提取算法解析

复杂网络中社区发现及网页社区核心提取算法解析

在当今数字化时代，网络结构变得越来越复杂，从社交网络到万维网，各种网络中社区的发现和分析变得至关重要。本文将详细介绍复杂网络中社区发现的框架以及一种有效的网页社区核心提取算法。

复杂网络社区发现框架

• 语义信息相似度计算
  • 采用向量空间模型来计算任意两个集合 X 和 Y 的语义信息相似度。例如，当系统从文本中计算相似度时，将每个集合视为一个向量。
  • 对集合文本中出现的关键词计算 tf · idf 值，以此来表征向量。设 x 和 y 分别为集合 X 和 Y 的向量，通过余弦计算向量之间的相似度，公式为：
    [sim(X, Y) = cosθ = \frac{x · y}{|x ||y |}]
  • 在万维网中，节点对应的文本和集合之间的边对应的文本分别是页面文本和锚文本；在社交网络中，则是自我介绍和朋友介绍语句。

• 边权重的定义

  • 通过集合的重叠程度和语义信息相似度来定义交集图中节点 (v_i) 和 (v_j) 之间边的权重。公式为：
    [w(i, j) = w(X, Y) = \frac{d(X, Y)}{1 + ϵ - sim(X, Y)}]
  • 其中，(ϵ) 是一个常量，用于确保分母不为 0。

• 基于模块化的聚类

  • 系