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基于度中心性局部扩展的社区划分算法 总被引:1,自引:0,他引:1
社交网络中社区划分问题的研究不仅为网络演化、信息传播和影响力分析等方向提供了理论依据,而且在好友推荐、商业营销和舆情检测等领域有着重要应用价值.针对基于贪婪优化的社区划分算法AGSO不稳定问题,提出了一种基于度中心性局部扩展的社区划分算法(DCLE).首先计算所有节点的度中心性(Degree Centrality),其次将链接两端节点度中心性之和作为链接的度中心性并降序排序,其后将度中心性最大链接作为初始链接加入网络,最后基于贪婪策略局部扩展并迭代,得到最终的社区划分结果.通过在公开的数据集和大型人工网络上进行实验,结果表明DCLE算法能快速且准确地发掘社区结构,稳定性得到显著提升. 相似文献
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为了快速准确地对在线社会网络进行社区划分,提出了一种基于局部思想的社区划分算法。该算法利用节点和社区聚集系数的性质,结合局部模块度将节点划分成相对独立的社区。算法运行时,只需要了解与目标节点相关的局部网络信息,时间复杂度相对较低,并且也可以用来对整个在线社会网络进行社区划分。利用该算法分别对Zachary空手道俱乐部网络和在线社会网络进行划分实验,得到满意的结果。 相似文献
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二分网络是复杂网络的表现形式之一,二分网络单侧节点的社区划分对研究复杂网络具有重要的实际意义.基于信息在网络中的扩散概率和模块度思想,本文提出了一个针对二分网络的社区划分聚类算法(IPS算法).该算法通过模拟信息在网络中扩散的过程,利用各个节点的信息量在网络中扩散后,每个节点收到其他节点的信息量作为社区之间合并的依据,并引入二分网络模块度作为社区划分优劣判断的依据.最后算法在典型网络上测试结果表明,该算法不仅能够精确的识别二分网络社区个数,而且可以获得高质量的社区划分结果. 相似文献
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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
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局部搜索与遗传算法结合的大规模复杂网络社区探测 总被引:4,自引:2,他引:4
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
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社区发现与链路预测任务是网络数据研究中的热点问题, 兼顾网络传递性与区块结构有助于捕捉个体之间的有效关联、探测数据中蕴含的内在规律, 帮助研究者挖掘更多数据价值进而做出决策. 当前的算法与模型多侧重于网络传递性或区块结构单一层面的分析, 且依赖一定的假设条件. 本文提出网络嵌入随机块模型(NE-SBM)用于社区发现与链路预测. 搭建贝叶斯框架完成模型参数的正则化, 利用Metropolis Hasting-Gibbs算法获得节点嵌入表示的隐位置与社区隶属关系, 基于多维尺度变换算法解决隐位置可识别性问题. 本方法可解决传统启发式算法中过分依赖判断准则或评价函数的问题, 对各类型的数据都具有更好的适应性. 人工数据及真实数据的实验结果进一步验证了该方法在社区发现与链路预测中有更优的表现. 相似文献
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处理海量级数据的有效途径之一是将算法分解为一系列互不依赖的任务,然后利用开源工具并行地执行算法。而在重叠社区发现算法中,基于局部拓展的方法在拓展阶段往往仅需要局部社区及其相应的邻居结点的信息,因而具备可并行执行的可能性。提出了一种可并行化执行的局部拓展算法,并借助开源工具Spark将其实现。算法分为4个阶段。首先,挑选出一组不相关的中心结点并使用其对应的局部网络作为种子;其次,通过删除本身连接不是很紧密的局部网络来过滤选出的种子;然后,采用一种批量式的拓展策略来拓展种子,即一次向局部社区中添加一批邻居结点或从社区中删除一批结点;最后,融合相似的社区。在人工生成的网络以及真实世界中的网络上的实验结果显示 ,所提算法既准确又高效。 相似文献
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网络中的社团结构检测问题已被广泛研究,但当网络中的噪音不断增加时,已有的社团结构检测方法的性能下降较快.为解决此问题,文中将成对约束形式的先验信息结合现有的社团结构检测方法,通过先验信息引导极值优化社团发现过程,提出基于网络结构极值优化的半监督社团划分方法.实验表明,相对已有方法,文中方法能提高社团划分准确度,且在噪音网络中也显示出较好性能. 相似文献
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基于搜索密度峰值的聚类思想,设计了一种网络节点的中心性度量模型,并提出了一种重叠社区发现算法.首先,定义了网络节点的内聚度和分离度,分别用于描述网络社区内部连接稠密和外部连接稀疏的结构特征,在此基础上计算节点的中心性度量表达节点对社区结构的影响力.接着,利用3δ法则选择中心度异常大的节点作为社区中心.以隶属度表达社区间的重叠特性,并给出了非中心节点的隶属度迭代计算方法,将各节点分配到其可能隶属的网络社区,以实现重叠社区划分.最后,利用人工网络和真实网络对提出的重叠社区发现算法进行验证,实验结果表明:该算法在社区发现质量和计算效率方面都优于许多已有重叠社区发现算法. 相似文献
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基于局部相似性的复杂网络社区发现方法 总被引:8,自引:1,他引:7
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. 相似文献