互联网宏观拓扑的社团发现

发布时间：2017-11-09 16:18

  本文关键词：互联网宏观拓扑的社团发现

  更多相关文章： 复杂网络 社团发现 路由特征 互联网宏观拓扑

【摘要】：自然界中存在的大量复杂系统都可以通过复杂网络加以描述,社团结构是继小世界特性和无标度特性之后发现的最为重要的复杂网络特性。社团发现对理解互联网的宏观拓扑结构至关重要。针对互联网宏观拓扑的结构特性,基于边聚簇算法思想,设计了一个基于路由特征的社团发现算法,以互联网宏观拓扑中的探测边频为影响因子定义边相似性,改造边聚簇算法中的关键聚簇过程,以发现互联网宏观拓扑中的社团结构。实验结果表明,所提算法与原算法相比,具有更高的分割密度。进一步以边介数替代探测边频,将该算法应用在其它类型网络中,同样取得了较好的效果。
【作者单位】： 东北大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60973022)资助
【分类号】：TP393.02
【正文快照】： 1概述 社团是由网络中具有相似属性的节点组成的集合,社团的特点是内部节点联系紧密而社团间节点联系松散。社团结构在一定程度上反映了网络的拓扑关系,揭示了网络中的功能实体,有助于理解网络的拓扑结构及功能结构,对于分析网络结构和特性至关重要。 社团结构的研究已有很，

本文编号：1162627