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1.
复杂网络聚类方法   总被引:50,自引:4,他引:46       下载免费PDF全文
网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,具有同簇节点相互连接密集、异簇节点相互连接稀疏的特点.揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预测其行为都具有十分重要的理论意义,在社会网、生物网和万维网中具有广泛应用.综述了复杂网络聚类方法的研究背景、研究意义、国内外研究现状以及目前所面临的主要问题,试图为这个新兴的研究方向勾画出一个较为全面和清晰的概貌,为复杂网络分析、数据挖掘、智能Web、生物信息学等相关领域的研究者提供有益的参考.  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:6,自引:1,他引:5       下载免费PDF全文
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.
基于遗传算法的复杂网络社区探测是当前的研究热点. 针对该问题,本文在分析网络模块性函数Q的局部单调性的基础上, 给出一种快速、有效的局部搜索变异策略, 同时为兼顾初始种群的精度和多样性以达到进一步提高搜索效率的目的, 采用了标签传播作为初始种群的产生方法;综上,提出了一个结合局部搜索的遗传算法(Genetic algorithm with local search, LGA). 在基准网络及大规模复杂网络上对LGA进行测试, 并与当前具有代表性的社区探测算法进行比较, 实验结果表明了文中算法的有效性与高效性.  相似文献
4.
聚类集成方法研究   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
聚类集成通过对原始数据集的多个聚类结果进行学习和集成,得到一个能较好地反映数据集内在结构的数据划分。聚类集成能够较好地检测和处理孤立点,提高聚类结果质量。综述了聚类集成的相关知识,介绍了聚类集成的相关概念和优点;根据使用的聚类算法介绍了3种产生聚类成员方法,分析了各自的优缺点及适用条件;介绍了目前已有的一致性函数,阐述了其基本原理,并指出了其局限;最后讨论了未来的研究方向。  相似文献
5.
复杂网络簇结构探测——基于随机游走的蚁群算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
金弟  杨博  刘杰  刘大有  何东晓 《软件学报》2012,23(3):451-464
网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,网络聚类问题就是要找出给定网络中的所有类簇.有很多实际应用问题可被建模成网络聚类问题.尽管目前已有许多网络聚类方法被提出,但如何进一步提高聚类精度,特别是在没有先验知识(如网络簇个数)的情况下如何发现合理的网络簇结构,仍是一个未能很好解决的难题.针对该问题,在马尔可夫随机游走思想的启发下,从仿生角度出发提出一种全新的网络聚类算法——基于随机游走的蚁群算法RWACO.该算法将蚁群算法的框架作为RWACO的基本框架,对于每一代,以马尔可夫随机游走模型作为启发式规则;基于集成学习思想,将蚂蚁的局部解融合为全局解,并用其更新信息素矩阵.通过“强化簇内连接,弱化簇间连接”这一进化策略,使网络簇结构逐渐地呈现出来.实验结果表明,对一些典型的计算机生成网络和真实网络,该算法能够较准确地探测出网络的真实类簇数与一些有代表性的算法相比,具有较高的聚类精度.  相似文献
6.
基于k最近邻网络的数据聚类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
聚类研究在数据挖掘研究领域中占有十分重要的地位.虽然目前已有很多数据聚类算法,但精度仍不够理想.文中提出一个基于结构化相似度的网络聚类算法(SSNCA),试图从网络聚类角度进一步提高数据聚类精度.具体解决方案是,将待聚类的向量数据集转化为k最近邻网络,并用SSNCA对该网络进行聚类.将SSNCA与c-Means、仿射传播进行比较,实验表明文中算法得到的目标函数稍差,但聚类精度要明显高于这两个算法.  相似文献
7.
复杂网络社区挖掘综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
复杂网络社区挖掘是近10年来多学科交叉的前沿研究热点之一,其研究不仅有重要的理论意义,而且有广泛的应用前景.介绍了社区挖掘及重叠社区挖掘的研究背景和研究意义,分析了研究现状,讨论了该研究所面临的一些主要问题及未来的发展方向.同时,为了对不同的社区挖掘算法进行更好地评估,选择了有代表性的6个社区挖掘算法和3个重叠社区挖掘算法进行测试,并给出了对比分析结果,试图为这个新兴研究领域勾画出一个较为全面和清晰的轮廓.  相似文献
8.
存储虚拟化在石油物探的应用   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
随着石油物探向高密度单点、高精度、高分辨率地震技术方向发展,地震资料处理和解释领域正面临着数据存储挑战。要满足存储资源的统一集中管理、异构平台的地震数据共享、提升存储系统的利用率、I/O动态负载均衡等需求,提出了存储设备级与存储网络级结合的存储虚拟化思想,设计了一种实现方案,对地震资料处理与解释中的存储系统进行了逻辑卷级和文件系统级虚拟化,并对其优越性进行了分析与验证。  相似文献
9.
首先对多Agent协商做了简单的介绍,阐述了协商、承诺、协定空间、个体评价、整体评价、优势、个体合理分配和帕累托最优分配等概念;然后对该领域近年来的研究成果进行了综述,包括拍卖、基于对策论的协商、基于启发式的协商、基于辩论的协商和基于兴趣的协商;最后给出了作者的观点.  相似文献
10.
针对饲料配方问题的特殊性和复杂性,结合多Agent系统的特点,提出了基于多Agent系统的饲料配方优化算法,算法采用多Agent协商的方式对原料变量的取值进行多阶段调整.对于有最优解的问题,算法能够逼近最优解;对于没有最优解的问题,算法能够发现并忽略不可满足或相互冲突的约束,一方面避免了人为设定的不足,另一方面所得到的解优于传统目标规划方法得到的解.  相似文献
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