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网络社区发现优化:基于随机游走的边权预处理方法

发布时间:2019-02-24 19:32
【摘要】:在网络日趋复杂化、巨大化的背景下,仅依靠网络拓扑特征难以提高现有社区发现算法的精确度和性能。该文提出一种优化网络社区发现的边权预处理方法,基于马尔可夫随机游走理论建模社区结构对复杂网络行为的影响,根据多重随机游走对网络连接的遍历情况,重新衡量网络边权。预处理后的边权作为网络拓扑的有效补充信息,能够将网络社区结构去模糊化,从而改善现有算法的社区发现性能。对于一些典型的计算机生成网络和真实网络,经实验验证:该预处理方法能够有效提升现有部分社区发现算法的准确性和效率。
[Abstract]:With the increasing complexity of the network, it is difficult to improve the accuracy and performance of the existing community discovery algorithms by relying on the network topology features alone. In this paper, a preprocessing method for optimizing network community discovery is proposed. Based on Markov random walk theory, the influence of community structure on complex network behavior is modeled, according to the traversal of multiple random walks on network connection. Remeasure the network edge. As an effective supplementary information of the network topology, the pretreated edge weight can deblur the network community structure and improve the community discovery performance of the existing algorithms. For some typical computer generated networks and real networks, the experimental results show that the preprocessing method can effectively improve the accuracy and efficiency of existing community discovery algorithms.
【作者单位】: 国家数字交换系统工程技术研究中心;
【基金】:国家863计划项目(2011AA010605)资助课题
【分类号】:TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:2429858

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