基于子团规模的社团划分算法与地理位置

来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2012年第11期

论文作者：徐久强 崔行兵 于群 赵海

文章页码：1567 - 1570

关键词：复杂网络;社团划分;CLCNM;前缀相似度;地理位置;

摘    要：针对以往社团划分算法中存在的子团规模过大的问题,在CNM算法的基础上重新定义子团规模,提出了CLCNM社团划分算法.社团划分结果表明,改进后的算法在子团数量和模块度方面要优于CNM算法.在此基础上,研究社团划分与地理位置间的关系,提出地址前缀相似度的概念,子团地址前缀相似度越大,说明社团划分后的地理效应越明显.CLCNM社团划分结果表明:IPv6网络子团具有明显的地理效应,即子团中节点分布在相邻的地理位置.这一结论可对网络拓扑的再部署提供借鉴性意见.