基于马尔可夫链和链接聚类查找重叠社区

由于社区结构是复杂网络的重要特征，近年来对社区检测的研究越来越受到人们的关注。尽管大多数研究者致力于识别不相交的社区，但许多真实网络中的社区经常重叠。在本文中，我们提出了一种新颖的MCLC算法，该算法利用线形图上的随机游动和吸引力强度来发现重叠社区。 与传统的从节点开始的随机游走不同，我们的随机游走从链接开始。 首先，我们将无向网络图转换为加权线图，然后在该图上随机游走。线图可以与马尔可夫链相关联。 通过计算马尔可夫链的转移概率，我们获得了链对之间的相似性。 接下来，可以通过链接方法将链接聚类为“链接社区”，并且链接社区之间的这些节点可以是重叠节点。 在将“链接社区”转换为“节点社区”时，我们定义了吸引强度以控制重叠大小。 最终，允许将检测到的社区重叠。 在合成网络和一些真实世界的网络上进行的实验验证了该算法的有效性和有效性。将重叠模块Qov与其他相关算法进行比较，该算法的结果令人满意。