一种基于节点特征向量的复杂网络社团发现算法

发布时间：2018-04-13 20:56

  本文选题：复杂网络 + 社团结构　； 参考：《计算机科学》2017年S1期

【摘要】：社团结构是复杂网络的一种很普遍且非常重要的拓扑特征,社团的发现有助于了解复杂网络的结构和功能。节点间相似度的评价指标对于社团发现的结果起着至关重要的作用,传统算法中使用的相似度指标存在着时间复杂度过高和不够精确的缺陷。为了弥补这两个缺陷,在信息传递理论的基础上将网络中的节点抽象成了多维数据集,结合传统聚类算法K-means提出了一种社团发现的新算法。基于Zachary Karate Club网络、Jazz Musician网络和Facebook网络的实验结果表明,该算法是高效且准确的。
[Abstract]:Community structure is a very common and very important topological feature of complex network. The discovery of community is helpful to understand the structure and function of complex network.The evaluation index of the similarity between nodes plays an important role in the results of community discovery. The traditional similarity index used in the traditional algorithm has the defects of high time complexity and inaccuracy.In order to remedy these two defects, the node in the network is abstracted into a cube based on the information transfer theory, and a new algorithm for community discovery is proposed in combination with the traditional clustering algorithm K-means.The experimental results based on Zachary Karate Club network and Facebook network show that the algorithm is efficient and accurate.
【作者单位】： 浙江工业大学计算机学院;常州工学院计算机信息工程学院通信工程系;
【基金】：水利部公益性行业科研专项(201401044) 常州市科技计划项目(CJ20159013)资助
【分类号】：O157.5;TP301.6

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本文编号：1746159