基于物理场论的探测复杂网络社团结构的分布估计算法

发布时间：2018-02-27 11:30

  本文关键词： 社团结构 复杂网络 分布估计算法 场论　出处：《数据采集与处理》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：探测社团结构是复杂网络分析中一个基本和重要的问题。为提高探测社团结构的效率,本文提出了基于复杂网络场论的社团结构分布估计算法。通过设置不同种群规模,本文算法运用经典物理场论理论构建节点间场论模型,并在此基础上建立了社团结构概率模型,按照社团结构概率模型建立了分布估计算法。将该算法与GN(Girvan Newman)算法、遗传算法及启发式算法比较其产生的最优解,并分析它们的均值及方差的差异。结果表明:基于复杂网络场论的社团结构分布估计算法收敛速度较快,划分效果较好。
[Abstract]:In order to improve the efficiency of detecting community structure , this paper proposes an algorithm of community structure distribution estimation based on complex network field theory .

【作者单位】： 太原科技大学经济与管理学院;山西省眼科医院;太原工业学院计算机工程系;
【基金】：国家自然科学基金(71273159,71503108)资助项目 太原市软科学(W2012036)资助项目 博士科研启动项目(W20142003)资助项目
【分类号】：O157.5

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本文编号：1542484