基于改进的Vicsek模型的社会网络同步聚类算法

发布时间：2022-08-10 09:17

　　【目的】设计基于改进的Vicsek模型的同步聚类算法,研究社会网络的同步演化过程与簇结构。【方法】针对原始Vicsek模型的个体运动速率恒定问题,引入速率自我调节规则调整个体演化速率;针对原始Vicsek模型的个体重要性相同问题,引入个体重要性控制个体演化方向。【结果】利用金融网络数据集验证本文算法,F1-Score高于Sync算法和基于Vicsek模型的聚类算法。【局限】算法时间复杂度与数据集规模成正相关关系,使得算法时间复杂度较高。【结论】基于改进的Vicsek模型的同步聚类算法能较好地刻画复杂社会网络的演化与同步过程,准确发现社会网络中的簇结构。 

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 引言
2 研究现状
3 Vicsek模型与改进
    3.1 Vicsek模型
    3.2 改进Vicsek模型
4 基于改进的Vicsek模型的同步聚类算法
    4.1 算法描述
    4.2 参数设置
    4.3 算法分析
5 实验
    5.1 数据集
    5.2 相似性度量方法
    5.3 实验评价指标
    5.4 实验结果分析
6 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]快速大样本同步聚类[J]. 乔颖,王士同.  计算机工程与应用. 2016(23)
[2]基于同步理论的股票网络社团识别研究[J]. 麻景豪,蔡世民.  复杂系统与复杂性科学. 2014(04)
[3]在大规模数据集上进行快速自适应同步聚类[J]. 应文豪,许敏,王士同,邓赵红.  计算机研究与发展. 2014(04)
[4]一种基于同步动力学模型的层次聚类方法[J]. 黄健斌,康剑梅,齐俊杰,孙鹤立.  中国科学:信息科学. 2013(05)
[5]基于多属性决策的复杂网络节点重要性综合评价方法[J]. 于会,刘尊,李勇军.  物理学报. 2013(02)
[6]一种基于同步动力学模型的网络社团发现方法[J]. 黄健斌,白杨,康剑梅,钟翔,张鑫,孙鹤立.  计算机研究与发展. 2012(10)
[7]用层次分析法计算权重[J]. 朱茵,孟志勇,阚叔愚.  北方交通大学学报. 1999(05)



本文编号：3673373