利用2-hop随机游走进行异质网络社区发现

发布时间：2017-12-08 18:34

  本文关键词：利用2-hop随机游走进行异质网络社区发现

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【摘要】：针对异质社交网络社区识别问题,提出一种基于随机游走层次社区识别算法。提出异质网络层级吸引力度量函数,构建异质网络随机游走模型;设计了一种基于2-hop互随机游走的异质网络节点相似性度量函数;通过将该相似性函数推广到层次聚类并设计相应的相似矩阵校准方案,异质社区识别任务可以在较短的时间内迭代完成。人工合成网络和真实网络上的仿真实验验证了算法的可行性和有效性。
【作者单位】： 哈尔滨理工大学计算机科学与技术博士后流动站;哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院;哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61202274,61370083,61402126) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20112304110011,20122304110012)
【分类号】：TP393.02
【正文快照】： 社区识别是社会计算领域重要的研究内容。总体上讲,社区结构是一种介于宏观和微观之间的特殊结构[1],它是网络节点的一种聚集形式,使得社区内部链接密度高于社区间的链接密度。社区的量化形式是模块度函数[2],以模块度为优化目标的社区识别是当前最热门的方法之一,但精准求解

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 邓琨;张健沛;杨静;;利用改进遗传算法进行复杂网络社团发现[J];哈尔滨工程大学学报;2013年11期

【共引文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 戚威;基于复杂网络的购物篮商品网络分析研究[D];江苏科技大学;2014年

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 程学旗;沈华伟;;复杂网络的社区结构[J];复杂系统与复杂性科学;2011年01期

2 张健沛;李泓波;杨静;白劲波;张乐君;初妍;;基于归属不确定性的变规模网络重叠社区识别[J];电子学报;2012年12期

3 张健沛;李泓波;杨静;白劲波;张乐君;;基于拓扑势的网络社区结点重要度排序算法[J];哈尔滨工程大学学报;2012年06期

4 何东晓;周栩;王佐;周春光;王U，

本文编号：1267440