展示复杂网络社团结构的社团引力导引的布局算法EI北大核心CSCD

由于传统的力导引布局方法大都无法展示复杂网络的社团结构,提出一种可有效展示复杂网络社团结构的布局算法——社团引力导引的布局算法.该算法在力导引布局算法的基础上对每个节点加入社团引力,并引入k-means算法,使同一社团的节点能够向社团的中心位置聚拢.不同于先网络聚类再可视化布局的传统做法,该算法不需要预先对节点分类,可以在布局的同时完成节点聚类.实验中使用模块度指标评估社团结构的强弱程度,结果表明,文中算法可以呈现明显的聚类效果,简单、易于实现,且收敛速度快.     

基于社团划分的网络聚类布局算法

复杂网络日益受到广大专家和学者们的关注,对其进行可视化展示可以帮助用户发现复杂网络表征的复杂系统中隐藏的知识信息,对计算机科学、社会学、生物学等领域具有重要的意义。力导引布局算法是复杂网络可视化领域的主流算法,它用节点连接图的形式对复杂网络进行抽象表示,布局遵循一定的美学标准如节点的均匀分布、边长尽量一致等,这在一定程度上阻碍了对复杂网络的社团结构的展示。针对以上问题,本文提出引入基于度中心性的社团斥力与引力对力导引算法进行改进,以对复杂网络进行聚类布局。实验结果表明,本文算法可有效地展示复杂网络的社团结构,同时又能保留社团之间边缘节点的信息。     

面向多层网络可视化的多力导引节点自动布局算法

为展示多层网络层内社区结构和实现层间结构对比,基于传统力导引布局模型提出一种面向多层网络可视化的多力导引节点自动布局算法.首先在综合考虑节点所受层内引力、斥力和层间节点-副本间引力的基础上改进传统引力-斥力模型,构建多力导引模型;然后引入模拟退火思想为多力导引布局添加温度控制参数,控制节点移动速度;最后借鉴布局美学标准中的"总边长最短"原则,采用节点与副本的水平偏移与最优边长的平均相对长度和社区内部连边与最优边长的平均相对长度这2个指标评价文中算法的布局效果.通过对仿真数据和真实数据的实验结果表明,与基于层叠切片模型的独立布局算法相比,该算法能同时兼顾多层网络社区结构展示和跨层节点及其副本识别的效果,满足多层网络可视化对节点自动布局的要求.     

多关系社交网络中社团结构发现算法

社交网络的节点之间存在着多种关系,这些关系共同决定了网络中节点的社团结构划分。为了准确地发现多关系社交网络中的社团结构,通过研究信息在多子网复合复杂网络模型上的传播过程,提出了一种多关系网络中的社团结构发现算法。该算法基于多子网复合复杂网络模型建立的多关系社交网络,利用信息在多关系社交网络中的传播过程,将网络中的节点转化成能够被聚类算法处理的向量形式,进而采用聚类算法完成多关系社交网络中的社团结构划分。该算法综合考虑了网络中多种关系的相互作用以及异质节点间的相互影响,得到的传播信息量矩阵表示了各节点在整个网络中的影响力,并将影响力相似的节点划分到同一个社团结构中。实验结果显示,与传统社团结构发现算法相比,该算法不仅在准确度上有所提高,还能将异质节点划分到一个社团中,可以根据用户不同需求挖掘出多关系社交网络中的隐藏信息。     

基于K-means聚类算法的复杂网络社团发现新方法

提出了一种基于K-means聚类算法的复杂网络社团结构划分方法。算法基于Fortunato等人提出的边的信息中心度,定义了节点的关联度,并通过节点关联度矩阵来进行聚类中心的选择和节点聚类,从而将复杂网络划分成k个社团,然后通过模块度来确定网络理想的社团结构。该算法有效地避免了K-means聚类算法对初始化选值敏感性的问题。通过Zachary Karate Club和College Football Network两个经典模型验证了该算法的可行性。     

基于PCA的社团结构谱聚类改进算法

为了分析复杂网络和复杂系统的结构和功能特性,提出一种基于谱聚类和主成分分析(principle component analysis,PCA)的网络社团结构检测算法.利用主成分分析方法分析网络中社团结构的拓扑特点,通过压缩网络数据获得网络主要信息,提出了用于确定传统谱聚类中特征向量个数的方法,并在此基础上改进了谱聚类算法.该算法应用于海豚网络和足球网络等网络实例.实验结果表明,该算法可以根据网络结构动态获得特征向量个数,社团划分结果可行有效.     

基于局部信息的复杂网络社团结构发现算法

发现网络中的社团结构有助于更好地理解网络结构和分析网络属性。通过定义边的聚类系数和基于局部信息的方法,提出了一种寻找复杂网络中社团结构的算法。该算法首先在网络的剩余节点中寻找度最大的节点,然后利用该节点的局部信息、边的聚类系数和凝聚的思想,得到复杂网络的社团结构。在两个典型网络上的测试结果表明了该方法的可行性。     

MSNV:基于多层次社团划分的网络结构可视化方法

针对大规模网络节点数目庞大、结构复杂性高,有限的屏幕空间难以展示其结构特征的问题,提出了一种基于社团划分的多层次网络可视化方法。首先,使用基于网络模块度的社团划分算法对网络节点进行划分,并采用贪婪算法寻找最大模块度的社团划分,得到不同层次粒度的社团;其次,通过设置层次约束力以改进经典力导引算法(FDA),使改进的算法能对不同层次粒度的社团实现分层布局,解决FDA无法展示网络节点层次性的问题;最后,使用多窗口视图、Overview+Detail等交互方法分别展示高层社团和底层节点,实现兼顾网络高层次宏观结构和低层次局部细节的显示。仿真实验中,该算法的社团划分相较于自包含GN算法在效率和准确率上有所提高。案例分析表明,所提方法在大规模网络结构的显示和交互方面具有良好的效果和性能。     

一种改进的谱聚类方法在复杂网络社团检测中的应用

社团结构是复杂网络的重要特征之一。谱聚类方法在复杂网络社团检测中具有十分重要的作用。针对谱聚类算法在复杂网络社团检测中只选择部分特征向量聚类的问题,提出了一种改进的谱聚类方法,该方法对网络矩阵的所有特征向量进行加权,并引入尺度参数,采用网络矩阵的所有特征向量进行聚类。实验结果表明,与传统谱聚类算法相比,该方法可以有效地对网络进行划分,并可以反映出网络中社团的多尺度特性。     

遗传聚类的社团结构发现

近年来在复杂网络中发现社团的结构引起了广泛的关注,目前已经提出了一些采用进化计算来分析复杂网络社团结构的方法．但大部分算法还存在处理过程复杂,空间复杂度过高等问题．通过确定网络节点的距离关系和聚类中心,提出一种新的基于遗传聚类的社团发现算法．将该算法用于真实网络的社团发现,实验结果验证了算法的可行性和有效性．