| 基于局部相似性的复杂网络社区发现方法 |
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| 引用本文： | 刘旭,易东云.基于局部相似性的复杂网络社区发现方法[J].自动化学报,2011,37(12):1520-1529. |
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| 作者姓名： | 刘旭 易东云 |
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| 作者单位： | 1.国防科学技术大学理学院数学与系统科学系 长沙 410073 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(60902089,61005003)资助~~ |
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| 摘 要： | 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. 针对复杂网络的社区结构发现问题, 本文提出一种新的局部相似性度量, 并结合层次聚类算法用于社区结构发现. 相对全局的相似性度量, 本文提出的相似性度量具有较低的计算开销; 同时又能很好地刻画网络的结构特征, 克服了传统局部相似性度量在某些情形下对节点相似性的低估倾向. 为了将局部相似性度量用于社区结构发现, 推广了传统的Ward层次聚类算法, 使之适用于具有相似性度量的任意对象, 并将其用于复杂网络社区结构发现. 在合成和真实世界的网络上进行了实验, 并与典型算法进行了比较, 实验结果表明所提算法的可行性和有效性.
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| 关 键 词： | 复杂网络 社区结构发现 相似性度量 层次聚类 |
| 收稿时间： | 2011-4-15 |
| 修稿时间： | 2011-7-16 |
Complex Network Community Detection by Local Similarity |
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| LIU Xu,YI Dong-Yun.Complex Network Community Detection by Local Similarity[J].Acta Automatica Sinica,2011,37(12):1520-1529. |
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| Authors: | LIU Xu YI Dong-Yun |
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| Affiliation: | 1.Department of Mathematics and Systems Science, College of Science, National University of Defense Technology, Changsha 410073 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Complex networks community structure detection similarity measurement hierarchical clustering |
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