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相似文献
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1.
《计算机科学与探索》2017,(10):1629-1641
集对分析作为处理系统确定性与不确定性相互作用的数学理论,可用来处理存在不确定关系的复杂社会网络。首先,应用集对分析理论,将社会网络作为一个同异反系统(确定不确定系统),采用集对联系度刻画顶点间的同异反关系,综合考虑顶点的局部特征和拓扑结构对顶点相似性的贡献,提出加权聚集系数联系度的顶点间相似性度量方法。该度量方法可以更好地刻画网络结构特征,克服传统局部相似性度量指标对某些顶点间相似性值的低估,降低全局相似性度量指标的计算复杂度。其次,为了将该相似性度量指标应用于社区发现,与凝聚型层次聚类算法相结合,使其适用于具有相似性度量对象的复杂网络社区发现问题。最后,在社会网络上进行社区挖掘实验,并与经典社区发现算法进行比较,实验结果表明了该相似性度量指标的正确性及有效性。  相似文献   

2.
复杂网络社区挖掘——-基于聚类融合的遗传算法   总被引:9,自引:1,他引:8  
何东晓  周栩  王佐  周春光  王喆  金弟 《自动化学报》2010,36(8):1160-1170
针对当前研究复杂网络社区挖掘的热点问题, 提出了一种基于聚类融合的遗传算法用于复杂网络社区挖掘. 该算法将聚类融合引入到交叉算子中, 利用父个体的聚类信息辅以网络拓扑结构的局部信息产生新个体, 避免了传统交叉算子单纯交换字符块而忽略了聚类内容所带来的问题. 为使聚类融合的作用得以充分发挥, 本文提出了基于马尔科夫随机游走的初始群体生成算法, 使初始群体中的个体具有一定聚类精度并有较强的多样性. 初始群体生成算法与基于聚类融合的交叉算子互相配合, 有效地增强了算法的寻优能力. 此外, 算法将局部搜索机制用于变异算子, 通过迫使变异节点与其多数邻居在同一社区内, 有针对性地缩小了搜索空间, 从而加快了算法收敛速度. 在计算机生成网络和真实世界网络上进行了测试, 并与当前具有代表性的社区挖掘算法进行比较, 实验结果表明了该算法的可行性和有效性.  相似文献   

3.
社区结构是复杂网络的重要特性之一,基于层次聚类的社区发现算法很好地利用了模块度来挖掘网络中的社区结构,但其局限性也导致算法对社区结构复杂的网络划分不够准确、无法发现小于一定规模的社区。在层次聚类的基础上,提出引入局部模块度来弥补模块度在划分社区时的不足,避免可能出现的划分不合理情况。通过真实数据集和人工网络进行了验证,实验结果证明,该算法具有可行性与有效性。  相似文献   

4.
基于局部语义聚类的语义重叠社区发现算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
语义社会网络是一种包含信息节点及社会关系构成的新型复杂网络,因此以节点邻接关系为挖掘对象的传统社会网络社区发现算法无法有效处理语义社会网络重叠社区发现问题。针对这一问题,提出基于局部语义聚类的语义社会网络重叠社区发现算法,该算法:1)以 LDA (latent Dirichlet allocation)模型为语义信息模型,利用 Gibbs 取样法建立节点语义信息到语义空间的量化映射;2)以节点间语义坐标的相对熵作为节点语义相似度的度量,建立节点相似度矩阵;3)根据社会网络的局部小世界特性,提出语义社会网络的局部社区结构 S‐fitness 模型,并根据 S‐fitness 模型建立了局部语义聚类算法(local semantic clusterm ,LSC);4)提出可度量语义社区发现结果的语义模块度模型,并通过实验分析,验证了算法及语义模块度模型的有效性及可行性。  相似文献   

5.
目前,以兴趣或主题分享等为目的的兴趣型社交网络则引领着社交网络改革的浪潮。融合社交关系和兴趣爱好关系构建一个新型社交网络模型——主题关注模型。在此模型基础上,采用集对联系度刻画顶点间相似性度量指标,该度量方法可以更好地刻画网络结构特征,提高传统局部相似性度量指标对某些顶点间相似性值的计算精度,降低全局相似性度量指标的计算复杂度。综合考虑主题影响和社交关系,将集对联系度与凝聚型聚类算法相结合,提出一种新的主题社区发现方法。在Karate网络和豆瓣数据集上进行主题社区发现,实验结果表明,考虑主题影响的划分具有更好的社区结构。  相似文献   

6.
基于聚类的复杂网络社团发现算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
王观玉 《计算机工程》2011,37(10):58-60
对基于聚类技术的复杂网络社团发现算法进行研究,分析网络中结点间的相似性度量方法,提出把复杂网络中的结点转化为向量的顶点到向量映射(MVV)算法,把网络中的结点转化成适合聚类算法的数据结构形式.对不同聚类算法及相似性度量方法的性能进行比较分析,结果表明,MVV算法可以提高发现复杂网络中社团的能力.  相似文献   

7.
社区结构是复杂网络最重要的一种结构特征。复杂网络中的社区结构研究主要包括社区发现与关键节点发掘两个重要问题。基于节点中心性的社区发现算法可同时进行关键节点发掘与社区发现。针对传统局部Fiedler向量中心性(LFVC)算法存在关键节点识别准确率低,进行社区发现时易出现孤立节点等问题,提出了节点局部Fiedler向量中心性差值社区发现算法(CDDN),设计了新的关键节点识别与边移除策略,并分析了算法性能。选择3种具有代表性的社区发现算法分别在4个真实复杂网络数据集上进行对比实验。实验结果表明,改进的算法既保持了局部中心性度量方法的效率,也防止了错误识别关键节点和关键边对划分结果的负面影响,避免了孤立点所带来的社区结构信息损失,能够快速、准确地发现真实社区。  相似文献   

8.
一种基于增量式谱聚类的动态社区自适应发现算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
蒋盛益  杨博泓  王连喜 《自动化学报》2015,41(12):2017-2025
针对当前复杂网络动态社区发现的热点问题, 提出一种面向静态网络社区发现的链接相关线性谱聚类算法, 并在此基础上提出一种基于增量式谱聚类的动态社区自适应发现算法. 动态社区发现算法引入归一化图形拉普拉斯矩阵呈现复杂网络节点之间的关 系,采用拉普拉斯本征映射将节点投影到k维欧式空间.为解决离群节点影响谱聚类的效果和启发式确定复杂网络社区数量的问题, 利用提出的链接相关线性谱聚类算法发现初始时间片的社区结构, 使发现社区的过程能够以较低的时间开销自适应地挖掘复杂网络社区结构. 此后, 对于后续相邻的时间片, 提出的增量式谱聚类算法以前一时间片聚类获得的社区特征为基础, 通过调整链接相关线性谱聚类算法实现对后一时间片的增量聚类, 以达到自适应地发现复杂网络动态社区的目的. 在多个数据集的实验表明, 提出的链接相关线性谱聚类算法能够有效地检测出复杂网络中的社区结构以及基于 增量式谱聚类的动态社区自适应发现算法能够有效地挖掘网络中动态社区的演化过程.  相似文献   

9.
社区发现是社会网络分析的一个基本任务,而社区结构探测是社区发现的一个关键问题。将社区结构中的结点看作信号源,针对信号传递过程中存在信号缺失情况,提出了一种层次聚类社区发现算法。该算法通过度中心性来度量节点接收信号的概率,用于量化节点接受信号过程中的缺失值。经过信号传递,使网络的拓扑结构转化为向量间的几何关系,在此基础上,使用层次聚类算法用于发现社区。为了验证SMHC算法的有效性,通过在三个数据集上与SHC算法、CNM算法、GN算法、Similar算法进行比较,实验结果表明,SMHC算法在一定程度上提高了社区发现的正确率。  相似文献   

10.
王思檬  曹佳 《计算机工程》2019,45(6):140-145
为解决社区结构发现算法功能社区与拓扑社区不一致的问题,提出一种基于边类型相似性聚类(TESC)的社区结构发现算法。该算法以局部拓扑特征与异质信息为目标进行节点聚类,基于节点邻接边类型构造网络节点之间的相似矩阵,从而获取边异质信息。在该相似矩阵的基础上,通过传统层次聚类的思想将相似度大的节点进行合并,进而利用轮廓系数优化社区数量,得到最终社区划分结果。选取社区结构已知的4个真实网络和6个人工合成基准LFR网络,通过与同质网络的GN、Louvain算法以及异质网络的Hete-SPAEM、Hetero-Attractor算法对比,结果表明TESC算法获得的社区结构更接近于网络实际社区结构。  相似文献   

11.
基于节点相似度的网络社团检测算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
社团结构是众多复杂网络的统计特性之一,挖掘网络中存在的社团结构日益受到人们的普遍关注。网络中的社团结构检测本质上类似于传统机器学习领域的聚类分析,其关键问题在于如何定义网络中节点间的相似度。首先提出了基于节点相似度的节点分裂算法SUN,相比传统的基于边界数(betweenness)的节点分裂算法GN, SGN在速度和精度上都有明显改善;接着,在利用各种节点相似度计算方法得到节点间的相似度之后,采用几种经典的聚类分析算法对网络进行社团划分,在模拟数据和真实数据上的实验表明:基于网络拓扑结构信息的signal和regular方法优于基于网络节点局部信息的Jaccard方法,而且对于复杂网络社团划分问题,如果选择好的网络节点相似度构造方法,已有的基于相似度矩阵的聚类分析算法都能快速有效地对网络社团进行划分。  相似文献   

12.
孙贵宾  周勇 《计算机应用》2015,35(3):633-637
复杂网络中普遍存在着一定的社团结构,社团检测具有重要的理论意义和实际价值。为了提高复杂网络中社团检测的性能,提出了一种基于结构相似度仿射传播的社团检测算法。首先,选取结构相似度作为节点之间的相似性度量,并采用了一种优化的方法来计算复杂网络的相似度矩阵;其次,将计算得到的相似度矩阵作为输入,采用快速仿射传播(FAP)算法进行聚类;最后,得到最终的社团结构。实验结果表明,所提算法在LFR(Lancichinetti-Fortunato-Radicchi)模拟网络上的社团检测平均标准化互信息(NMI)值为65.1%,要高于标签传播算法(LPA)的45.3%以及CNM(Clauset-Newman-Moore)算法的49.8%;在真实网络上的社团检测平均模块度值为53.1%,要高于LPA算法的39.9%以及CNM算法的47.8%,具有更好的社团检测能力,能够发现更高质量的社团结构。  相似文献   

13.
社区发现算法对分析复杂网络的拓扑和层次结构、预测复杂网络的演化趋势等具有十分重要的意义。传统的社区发现算法划分精度不高,忽略了网络嵌入的重要性。针对这样的问题,提出了基于节点相似性和网络嵌入Node2Vec方法的无参数社区发现算法。首先,使用网络嵌入Node2Vec方法将网络节点映射成欧氏空间中低维向量表示的数据点,计算低维向量表示的数据点之间的余弦相似性,根据相应节点间的最大相似性构建偏好网络,得到初始社区划分,把每个初始社区的最大度节点作为备选节点;然后根据网络平均度和平均最短路径找出备选节点中的中心节点;最后将中心节点对应的数据点及其数量作为初始质心和聚类数,用K-Means算法对低维向量表示的数据点进行聚类,从而对相应的网络节点完成社区划分。该算法为无参数社区划分方法,可以自主地从网络中提取参数,无须根据网络的不同设定不同的超参数,从而可以自动地快速识别复杂网络的社区结构。在8个真实网络和人工网络上,将其与其他5个知名社区发现算法相比较,数值仿真实验表明所提算法具有很好的社区发现效果。  相似文献   

14.
付立东  郝伟  李丹  李凡 《计算机应用》2019,39(7):2024-2029
复杂网络中的社区结构能帮助人们认识网络的基本结构及其功能。针对目前多数社区划分算法准确率低、复杂度高的问题,提出了一种基于共邻节点相似度的社区划分算法。首先,为了计算节点间相似度值,提出了相似度模型,该模型通过将被测节点对的邻居节点引入一并计算,提高了相似度度量的准确性;然后,计算节点局部影响力值,能客观地表现出节点在所处网络中的重要性;其次,结合节点相似度值和节点局部影响力值对节点进行层次聚类,完成网络社区结构的初步划分;最后,通过聚合初步划分的子社区,获得复杂网络的最优模块度值。仿真结果表明,在网络的社区特征模糊时,与新的基于局部相似度的社区发现算法(CDALS)相比,所提算法的准确率提高了14%,证明了所提提法更能够准确、有效地划分复杂网络的社区结构。  相似文献   

15.
社区结构作为复杂网络的重要 拓扑特性之一,成为当前的研究热点。本文提出了一种基于边排序和模块度优化的社区发现方法。该方法首先对初始的静态网络进行稀疏化,然后在稀疏化后的网络上依据边的重要程度对边进行排序,给出了一种模块度最大化、快速边合并的社区发现方法(Fast rank base d community detection, F RCD)。在初始网络社区划分结果的基础上,将该方法推广到动态、实时社区划分上,给出了一种快速、鲁棒的动态社区划分方法(Incremental dynamic community detection, IDCD)。理论分析 表明FRCD相对于边具有线性时间复杂度。在实际 和人工网络上的实验结果均表明,本文提出的方法无论在静态网络社区划分还是在动态网络社区追踪上都优于已有方法。  相似文献   

16.
社区的发现和分析是复杂网络结构和功能研究中的一个热点。目前广泛应用的社区划分算法存在时间复杂度过高、社区核心数量无法准确量化、划分精度不高等问题。文中提出了一种基于特征向量局部相似性的社区检测算法ELSC。该算法首先计算网络中每个节点的特征向量中心性,在此基础上提出了特征向量局部相似性(ELS)和特征向量吸引性(EA)指标。ELS指标表示节点之间的相似性,用来形成初始社区,在同一个社区内部节点之间的相似性较高,在不同社区节点之间的相似性较低;EA指标同时考虑了局部相似性和特征向量中心性的占比,表示节点之间的吸引性,用来优化初始社区,并在此基础上完成网络的社区划分。该算法由最值确定节点,避免了节点数量阈值不确定的问题。在7个真实网络上将所提算法与6种知名算法的模块度和标准化互信息两个指标进行综合比较,结果表明,该算法具有良好的准确性,并且具有较低的时间复杂度。  相似文献   

17.
复杂网络是复杂系统的典型表现形式,社区结构是复杂网络最重要的结构特征之一。针对目前社区发现算法精确度低以及不适合大规模网络的问题,提出一种新的算法DA-EF和用于度量节点之间相似度的影响力扩散指标。DA-EF利用多层自动编码器与森林编码器构成二级级联模型,相似度矩阵进行降维和表征学习处理,转化成低维高阶特征矩阵,最终使用K-means得到准确的社区划分结果。级联结构在保持算法同等深度的情况下,大幅降低了算法时间复杂度。在人工合成数据集和真实数据集上的实验表明,DA-EF与同类算法K-means、DA-EML和CoDDA相比,其标准互信息NMI和模块度Q值高,而且聚类运行时间最少,具有精确度高和效率快的优势。在算法性能实验中,验证了算法的级联结构、自动编码器的深度以及影响力扩散指标的合理性和有效性。  相似文献   

18.
梁宗文  杨帆  李建平 《计算机应用》2015,35(5):1213-1217
针对复杂网络结构划分过程复杂、准确性差的问题,定义了节点全局和局部相似性衡量指标,并构建节点的相似性矩阵,提出一种基于节点相似性度量的社团结构划分算法.其基本思路是将节点(或社团)按相似性合并条件划分到同一个社团中,如果合并后的节点(或社团)仍然满足相似性合并条件,则继续合并,直到所有节点都得到准确的社团划分.实验结果表明,所提算法能成功正确地划分出真实网络中的社团结构, 性能比标签传播算法(LPA)、GN(Girvan-Newman)、CNM(Clauset-Newman-Moore)等算法优秀,能有效提高结果的准确性和鲁棒性.  相似文献   

19.
为了提高复杂网络社区结构挖掘的精度,结合基因遗传和贪婪搜索提出一种面向模块度优化的布谷鸟社区检测算法(GGCSCA)。布谷鸟种群在有序邻居表上逐维随机游走,并采用优质基因遗传策略,使得种群高效优化,同时应用局部模块度增量最大化的贪婪偏好搜索算法快速提升种群质量,以取得好的社区划分结果。GGCSCA在基准网络和经典网络上进行了实验,并与一些典型算法进行对比,结果说明了本社区发现算法的有效性、准确性和快速收敛性,具有较强的社区识别能力,能够精细地检测出网络社区结构。  相似文献   

20.
社区发现是复杂网络研究中的一项重要研究内容,基于节点相似度的凝聚方法是一种典型的社区发现方法。针对现有节点相似度计算方法中存在的不足,提出一种基于多层节点的节点相似度计算方法,该方法既可以有效地计算节点之间的相似度,又可以解决节点相似度相同时的节点合并选择问题。进一步基于这种改进的节点相似度计算方法和团体之间的连接紧密度度量准则构建社区发现模型,并在真实世界的网络上进行社区发现实验。与GN算法、Fast Newman算法和改进的标签传播算法的实验结果相比,该模型可以更加准确地找到各个社区的成员。  相似文献   

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