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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
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基于K-means聚类算法的复杂网络社团发现新方法 总被引:4,自引:3,他引:1
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。 相似文献
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社团结构划分对研究复杂网络有重要作用,由于该问题的复杂性,复杂网络中的社团划分问题成为近期的一个研究热点.从经典数据分析的角度研究了复杂网络的社团结构,首先依据网络的拓扑信息,将网络节点投影成高维空间的点,使得一个网络对应到高维空间中的一个点分布;接着使用主分量分析方法PCA对高维点分布降维,保留点群分布的主要结构信息;再通过K-m eans聚类结果来推断网络的社团结构.基于2-mode数据和1-mode网络数据实验表明,该方法可以快速、可靠地找出网络的社团.将经典数据分析的聚类方法应用到网络分析中,验证了该思路的有效性,为网络社团分析提供一个新视角. 相似文献
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文本聚类是文本挖掘的一种重要方法,提出了一种加权复杂网络社团划分的新算法,通过不断寻找复杂网络中的稠密集并对其进行适当操作,达到了划分加权复杂网络的目的.将该算法应用于文本聚类,将文本用向量空间模型表示,用余弦公式计算文本之间的相似度,根据邻居节点构造出加权复杂网络,用提出的算法对加权复杂网络进行社团划分.对Reute... 相似文献
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基于K means聚类算法的复杂网络社团发现新方法* 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于Kmeans 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Kmeans 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。 相似文献
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结合复杂网络社团结构的相关研究,提出一种基于网络社团结构和模块化函数的聚类算法CSMFBCA(Community Structure and Modularization Function Based Clustering Algorithms)。算法通过数据点之间的关系进行融合,形成一定的数据簇,然后定义一个统筹全局的模块化函数,再通过最大化模块函数值,得到最优的聚类结果。实验结果表明,该算法不仅能很好地解决凹形数据聚类以及聚类个数识别的问题,而且能处理权重无向网络的社团发现问题,比现有的典型算法有明显的优势。 相似文献
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复杂网络的局部社团结构挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
挖掘复杂网络的社团结构对研究复杂系统具有重要的理论和实践意义.其中,相较于全局社团,局部社团的挖掘难度更大,相关文献更少.现有的局部社团挖掘算法大都精度较低、稳定性较差.本文提出了一个有效的局部社团挖掘算法,称为内外夹推法(Shell interception and core expansion,SICE).算法有两个创新之处:1)将节点相似度模型引入到局部社团挖掘算法中(节点相似度模型在局部社团挖掘中较难应用),并提出了“一次一个子图”的社团扩展模式;2)提出了一种“内外夹推”的思想.这两个创新使SICE算法摆脱了缺乏网络全局信息的困扰,并解决了以往算法的一个致命缺陷,从而使算法具有很高的精度和稳定性.通过理论分析和实验比较,证明SICE算法要远好于当前的同类算法,甚至不逊色于性能较好的全局社团挖掘算法. 相似文献
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为了实现复杂网络社团发现算法的复杂度和精确度间的均衡,提出一种基于聚类粒化的社团发现算法(CGCDA),将网络粒化获得的粒子视为一个社团,粒化结果即为对网络的社团划分。首先,将网络中的每个节点视为基本粒,通过初始粒化操作实现对网络的粒化;然后,针对获得的粒化集合中满足粒化系数的粒子进行聚类粒化操作,分层粒化直到不存在满足要求的粒子对;最后,将粒子对中的重叠节点视为孤立点,用邻居节点投票法把孤立节点归并到相应的粒子中,实现对复杂网络的社团划分。实验实现了Newman快速算法(NFA)、标号传播算法(LPA)和CGCDA。实验结果表明,CGCDA在四个基准数据集上可获得平均高于LPA 7.6%的模块度和低于NFA 96%的时间。CGCDA时间复杂度较低,获取的社团模块度较高,实现了社团发现时间和精确度的均衡,相比NFA、LPA总体性能更优。 相似文献
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Community structure is an important topological feature of complex networks. Detecting community structure is a highly challenging problem in analyzing complex networks and has great importance in understanding the function and organization of networks. Up until now, numerous algorithms have been proposed for detecting community structure in complex networks. A wide range of these algorithms use the maximization of a quality function called modularity. In this article, three different algorithms, namely, MEM-net, OMA-net, and GAOMA-net, have been proposed for detecting community structure in complex networks. In GAOMA-net algorithm, which is the main proposed algorithm of this article, the combination of genetic algorithm (GA) and object migrating automata (OMA) has been used. In GAOMA-net algorithm, the MEM-net algorithm has been used as a heuristic to generate a portion of the initial population. The experiments on both real-world and synthetic benchmark networks indicate that GAOMA-net algorithm is efficient for detecting community structure in complex networks. 相似文献
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社团结构分析是复杂网络研究的一项重要内容。基于群体智能思想提出了一种自组织的重叠社团结构分析算法SO^2CSA^2。基本思想是:把网络视为一个群体,网络节点是其中的一个个具有简单智能的个体,每个个体依据定义的社团连接分数自主决定要加入的社团(可同时加入多个社团)。首先在网络中寻找一组K-派系作为初始社团结构;在此基础上,所有个体迭代地选择其社团归属,最终整个网络的社团结构将逐渐生长出来;最后对获得的社团结构进行后处理,即调整少量节点的社团归属,以提高其质量。在一组合成网络和现实世界网络上的实验表明,SO^2CSA^2发现的社团结构的质量比两种对比算法(SLPA和OSLOM)更好,尤其是在网络中重叠节点较多或节点重叠度较大的情况下,社团结构质量的提升更为明显。 相似文献
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提出了一种基于贝叶斯网络的健壮社团挖掘算法,通过对每个普通社团分别构建贝叶斯网络,并根据条件概率表和证据信息进行推理,得到贝叶斯网络中每个节点隶属于健壮社团的后验概率以提取健壮社团。实验结果证明了该方法对健壮社团发现的有效性。 相似文献
14.
Network community has attractedmuch attention recently, but the accuracy and efficiency in finding a community structure is
limited by the lower resolution of modularity. This paper presents a new method of detecting community based on representative
energy. The method can divide the communities and find the representative of community simultaneously. The communities of
network emerges during competing for the representative among nodes in network, thus we can sketch structure of the whole
network. Without the optimizing by modularity, the community of network emerges with competing for representative among those
nodes. To obtain the proximate relationships among nodes, we map the nodes into a spectral matrix. Then the top eigenvectors
are weighted according to their contributions to find the representative node of a community. Experimental results show that
the method is effective in detecting communities of networks. 相似文献
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Network community has attractedmuch attention recently, but the accuracy and efficiency in finding a community structure is limited by the lower resolution of modularity. This paper presents a new method of detecting community based on representative energy. The method can divide the communities and find the representative of community simultaneously. The communities of network emerges during competing for the representative among nodes in network, thus we can sketch structure of the whole network. Without the optimizing by modularity, the community of network emerges with competing for representative among those nodes. To obtain the proximate relationships among nodes, we map the nodes into a spectral matrix. Then the top eigenvectors are weighted according to their contributions to find the representative node of a community. Experimental results show that the method is effective in detecting communities of networks. 相似文献
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已有基于量子行走的社区检测算法存在计算开销过大或对时间参数过于敏感的问题。针对此问题,提出两阶段量子行走(two-stage quantum walk,TSQW)算法。TSQW算法第一阶段为无测量量子行走,此阶段融合节点的邻域拓扑信息将节点表达为向量,第二阶段利用K-means方法聚类上一阶段得到的节点向量以划分网络社区。通过仿真网络和空手道俱乐部网络的验证,该算法能够准确地检测网络社区结构。进一步,提出TSQW的扩展(TSQW-E)算法,该算法依据节点的社区信息增加或删除原始网络的连边并实现社区隐藏。根据互信息指标和调整兰德系数下的实验表现,TSQW-E算法使已有社区检测算法的平均识别精度分别下降0.491和0.58,对网络社区结构的破坏效果最好。 相似文献