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基于边聚集系数的社区结构发现算法* 总被引:1,自引:1,他引:0
将超图模型以及基于此的聚类算法应用到社区结构发现的领域。对于简单图的社区结构发现,引入边聚集系数的概念,提出了基于边聚集系数的社区发现算法。将安然邮件数据集作为测试数据集,通过算法对比分析,证明该算法在时间复杂度上可以提高一个数量级。 相似文献
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在大型复杂网络中自动搜寻或发现社区具有重要的实际应用价值。该文把超图模型以及基于此的聚类算法应用到社区结构发现领域。对于简单图的社区发现,引入了边凝聚系数和三角环等概念,提出了基于三角环的社区结构发现方法。通过Zachary网络的实例验证和算法的对比分析,证明了该算法在时间复杂度上能提高一个数量级。 相似文献
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基于边聚类的社区发现算法以边为聚类对象,自然发现重叠社区,但也存在生成的社区集边界归属模糊、社区结构过度重叠等问题.基于此种情况,文中提出基于边密度聚类的重叠社区发现算法.首先,以边为研究对象,通过密度聚类检测连接紧密的核心边社区.然后,根据边界边归属策略将边界边划分到离它最近的核心边社区.针对孤立边,提出基于边的度与边的社区归属的孤立边处理策略,进一步处理未划分的孤立边,避免社区结构过度重叠的问题.最后,将边社区还原为节点社区,实现重叠社区的发现.在人工数据集和真实数据集上的实验表明,文中算法可以快速准确地检测复杂网络中的重叠社区. 相似文献
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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
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挖掘复杂网络的重叠社区结构对研究复杂系统具有重要的理论和实践意义。提出一种基于局部扩展优化的重叠社区识别算法。
首先基于网络节点的聚集系数筛选种子节点,选取不相关的、局部聚集系数大的种子作为初始社区;然后采用贪心策略扩展初始社区,得到局部连接紧密的自然社区;最后检测并合并相似的社区,获得高覆盖率的重叠社区结构。在人工生成网络和真实网络数据集上的实验结果表明,与现有的基于局部扩展的代表性重叠社区发现算法相比,所提算法能在稀疏程度不同的网络上发现更高质量的重叠社区。 相似文献
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目前,针对复杂网络的社区发现算法大多仅根据网络的拓扑结构来确定社区,然而现实复杂网络中的边可能带有表示连接紧密程度或者可信度意义的权重,这些先验信息对社区发现的准确性至关重要.针对该问题,提出了基于加权稠密子图的重叠聚类算法(overlap community detection on weighted networks,简称OCDW).首先,综合考虑网络拓扑结构及真实网络中边权重的影响,给出了一种网络中边的权重定义方法;进而给出种子节点选取方式和权重更新策略;最终得到聚类结果.OCDW算法在无权网络和加权网络都适用.通过与一些经典的社区发现算法在9个真实网络数据集上进行分析比较,结果表明算法OCDW在F度量、准确度、分离度、标准互信息、调整兰德系数、模块性及运行时间等方面均表现出较好的性能. 相似文献
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该文提出一种基于熵加权属性子空间的目标社区发现方法,挖掘与用户偏好相关的社区。首先,从属性和结构两个方面综合考虑节点间的相似度,利用用户给定的样例节点及其邻居扩展得到目标社区中心点集;其次,在中心点集上,设计一种熵加权的属性权重计算方法,得到目标社区的属性子空间权重;再次,利用目标社区的属性子空间权重,基于节点的属性和结构相似度重写网络中边的权重;最后,定义社区适度函数并结合重写后网络中边的权重改进社区适度函数,以中心节点集为核心,挖掘基于用户偏好的内部连接紧密且与外部分离较好目标社区。此外,该方法可以扩展到网络中多个社区发现及离群点检测任务中。在人工网络和真实网络数据集上的实验结果验证了该文所提算法的效率和有效性。 相似文献
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文中在研究了现有社区发现算法的基础上,提出了一种简单的加权网络中社区发现方法。文中基于社区结构最为普遍的性质,受社会网络中真实社区结构和并行计算的任务划分规则的启发,提出了基于核心边的加权网络中社区发现方法。该方法首先依据网络中边的权值寻找核心边;然后依据相似性度量,发现网络中的一个初始社区;最后通过隶属度度量,将发现的初始社区逐步扩展成网络中的社区结构。该方法在进行社区结构发现的过程中,仅仅依赖节点所处位置的局部信息,可以在对网络进行广度优先遍历的过程中完成社区发现工作。因此该方法具有较低的计算复杂度,可以适用于大规模网络中的社区发现。通过有效性实验和效率实验,表明该方法可以有效发现大规模网络中的社区结构。 相似文献
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群智感知应用主要通过社区划分进行任务分配,然而现有群智感知应用中社区发现算法缺乏对社会关系的量化以及划分社区的特征因子单一。针对这些问题,提出了一种基于多维社会关系特征的社区发现算法,通过计算移动节点间的最优生成树、节点合并因子、社区调整因子,对移动节点的社会关系进行具体量化,将节点合理划分成不同的社区。实验结果表明,与现有方法相比,该算法在不同的数据集中具有更好的动态适应性、有效性和预测准确性,其准确性平均达到97.3%,高于对比算法15.2%。 相似文献
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李翠 《计算机工程与应用》2009,45(25):129-131
针对现有Web社区发现方法存在的不足及其聚合程度的测量问题,以社区节点、边、结构为对象,研究Web社区聚合强度的测量方法,分析社区最大化目标函数,以解决社区最优划分及主题优化问题,并提出CRIC社区发现算法。在现有信息搜索软件工具包的基础上构建其应用系统,实验结果验证该算法的有效性及适用性,能快速、高效地完成对网络社区的划分,具有一定的理论及应用价值。 相似文献
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近些年来,网络中的重叠社区检测应用越来越广泛,这极大引起了人们的兴趣。通常重叠社区检测只考虑节点的拓扑结构信息,忽略了节点的属性信息,这可能会遗漏数据间的重要结构。本文提出了一种基于节点拓扑结构和属性相似度的局部社区检测算法。首先,计算出节点与社区之间属性相似度。其次,为挖掘内部紧耦合的社区,计算出能够表示耦合性的模块度增量。最后,通过融合多个已检测到局部社区,计算出隶属矩阵从而获取全局重叠社区结构。在三个有真实社区的数据集上的实验结果从内部指标模块度和与真实社区的比较验证了基于节点拓扑结构和属性相似度的重叠社区检测算法比目前基于节点结构的社区检测算法在效率和有效性上有所提升。 相似文献
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针对传统社区发现算法多数是基于单一关系的同构学术社会网络,而包含多种关系的异构学术网络社区发现算法还不多的情况,提出一种基于FCM(Fuzzy c-means)和结构洞的学术社区发现算法—HAFCD算法。从构建基于DBWorld邮件数据的异构学术网络出发,通过分析异构网络中的多种关联关系和节点内容的相似性,提出改进的语义路径模型,计算评审人间的相似度。基于此,该算法根据结构洞越少,网络闭合性越高这一事实,将结构洞理论融入FCM算法,进行异构学术社区发现。通过与现有的谱聚类和路径选择聚类算法进行实验比较表明,本算法具有较好的计算效果。 相似文献
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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
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高维数据的聚类特性通常难以直接观测. 将其构建为复杂网络, 节点间的拓扑结构可以反映样本之间的关系. 对网络中的节点进行社区发现, 可实现对数据更直观的聚类. 提出一种基于网络社区发现的低随机性标签传播聚类算法. 首先, 用半径和最近邻方法将数据集构建为稀疏的全连通网络. 之后, 根据节点相似度进行节点标签预处理, 使得相似的节点具有相同的标签. 用节点的影响力值改进标签传播过程, 降低标签选择的随机性. 最后, 基于内聚度进行社区的优化合并, 提高社区的质量. 在真实数据集和人工数据集上的实验结果表明, 该算法对各种类型的数据都具有较好的适应性. 相似文献