基于节点相似度的加权网络社团结构划分算法

针对加权网络的社团结构划分问题,提出了一种基于节点相似度的划分算法.构造一种新型加权网络的节点相似度矩阵,基于该相似度矩阵,随机选取一个节点作为初始社团,搜索与该节点相似度值最大的节点合并成一个新的社团.反复迭代,形成划分.该算法具有较低的计算复杂度.用经典复杂网络的社团划分算例验证了该算法的有效性.     

基于节点相似度的网络社团检测算法研究

社团结构是众多复杂网络的统计特性之一,挖掘网络中存在的社团结构日益受到人们的普遍关注。网络中的社团结构检测本质上类似于传统机器学习领域的聚类分析,其关键问题在于如何定义网络中节点间的相似度。首先提出了基于节点相似度的节点分裂算法SUN,相比传统的基于边界数(betweenness)的节点分裂算法GN, SGN在速度和精度上都有明显改善;接着,在利用各种节点相似度计算方法得到节点间的相似度之后,采用几种经典的聚类分析算法对网络进行社团划分,在模拟数据和真实数据上的实验表明:基于网络拓扑结构信息的signal和regular方法优于基于网络节点局部信息的Jaccard方法,而且对于复杂网络社团划分问题,如果选择好的网络节点相似度构造方法,已有的基于相似度矩阵的聚类分析算法都能快速有效地对网络社团进行划分。     

一种基于节点相异度的社团层次划分算法

当前层次划分社团算法难以选取合适的初始节点,导致社团结构划分结果较差。为此,提出一种基于节点相异度的层次社团划分算法。给出度和接近度的评估标准,根据评估标准筛选网络的初始核心节点。为克服相异性指数在度量社团内节点相似度时的不足,引入节点的相异度评价准则,计算初始核心节点间的相似度,得到具有较高相似度的初始节点集。采用全局优化模块度的策略,从而实现对复杂网络的社团划分。应用于标准数据集的实验结果表明,与GN算法、FN算法相比,该算法划分效果更好,时间复杂度更低。     

基于节点相似度的社团发现算法

对现有的社会网络社团发现算法进行研究,发现存在算法时间复杂度高、准确率低和没有充分利用节点属性信息等问题,提出了一种基于节点相似度的社团发现算法以解决这些问题。综合考虑图的拓扑结构和节点属性信息,结合构造属性扩展图的思想和基于结构情境相似度的思想得到节点的相似度,利用改进的K-means算法对所有节点进行聚类得到社团结构。编程实验结果表明,使用该算法得到的社团准确率较高,算法的时间复杂度为线性的,在带属性的数据集上和不带属性的数据集上的测试结果均验证了算法的有效性。     

基于相似度的三元社团合并算法*

针对使用相似度测量进行社团划分时可能出现的判断冲突问题,提出了一种基于相似度的三元社团合并算法。首先通过对相似度阈值的选取,筛选网络中不同的三元社团,并将其作为社团合并的基本元素,通过社团相似度将其合并。然后将剩余节点和孤立三元社团分别按照节点从属度和三元社团从属度划分到相应社团。最后通过在人工合成网络和真实世界网络上进行实验测试,结果表明用本文算法可以准确高效的将网络中的节点划分到相应的社团。     

基于最大生成树的社团划分算法

针对层次聚类算法存在复杂度高、准确度低等问题,提出了一种基于最大生成树的社团划分算法。该算法重新定义了节点间相似度,并利用最大生成树进行初始聚类,然后根据社团相似度合并局部社团得到最终划分结果。算法不仅降低了时间复杂度,而且在划分社团的准确度方面有所提高。将该方法在真实网络与人工网络上进行验证和比对,实验结果表明基于最大生成树的社团划分算法能够快速、准确地划分出网络中的社团结构。     

基于节点依赖度和相似社团融合的社团结构发现算法

社团结构作为复杂网络的拓扑特性之一具有重要的理论和实践意义。提出一种基于节点依赖度和相似社团融合的社团结构发现算法,首先根据依赖度和相似度的定义将整个网络划分成若干个平均集聚系数较大的局部网络,构成网络的基础骨架社团;然后根据连接度的定义不断将社团边缘的节点和小社团吸收到相应的骨架网络中去,直到所有节点都得到准确的社团划分。算法在Zachary空手道俱乐部网络和海豚社会网络中进行了社团划分实验,并与GN算法和Newman快速算法进行了比较,结果表明该算法可以有效地划分社团边缘的模糊节点,社团划分结果具有较高的准确度。     

基于多节点社团意识系统的属性图聚类算法

属性图用属性向量描述节点,用边描述节点间的关系。为了把节点划分为具有紧密联系的社团,一种有效的方法是对属性图进行聚类。聚类方法有不同的标准,如节点连接度和属性相似度。虽然社团一般是围绕紧密的连边和相似的属性值的节点形成,但是目前的方法都只关注了这两种数据形式中的一种。通过给每个节点赋予一个自治域,提出一个准确且可延展的多节点系统用于提取属性图中的重叠社团。首先,引入带有可调带宽因子的核函数用于测度每个节点的影响力,具有最高局部影响力的节点可以被看作领导节点。其次,提出一种新颖的局部扩展策略,使每一个领导节点能够吸收属性图中相关性最强的跟随者。接着,设计了多节点社团意识系统,该系统为节点之间的充分沟通提供了必要的条件,从而能够得出最优的重叠社团结构。社团中的节点不仅互相联系紧密,而且也有相似的属性。该算法的计算复杂度在特定带宽条件下近似于连边数目的线性函数。最后,基于标准属性图和真实属性图的实验验证了该系统的有效性和高效性。     

基于覆盖最优划分的社团发现算法

覆盖最优划分思想是将子集间重叠区域样本通过覆盖的合并和分割,使原来有交集的覆盖划分为无交集的类误差最小.文中将覆盖的最优划分思想引入社团发现中,提出基于覆盖最优划分的社团发现算法(CDA_OPC),将社团发现问题转化为求给定覆盖的最优划分问题.首先利用节点间邻域重叠关系构造覆盖,然后运用覆盖的最优划分概念,通过覆盖子集的合并与分割达到对覆盖的最优逼近,最后计算社团间的相似度,将相似度最大的社团两两合并,在多层次合并后最终形成多粒度的社团结构.在真实网络上的实验表明,CDA_OPC可以有效划分社团.     

基于层次覆盖的多层网络社团发现算法

如何检测多层网络的局部社团是近年来的热门问题之一。现有算法多针对于单层网络衡量指标的设计与改进,但节点往往处于多种复杂关系之中。为了精确的划分多层网络社团结构,一种基于层次覆盖的多层网络社团发现算法被提出。该算法结合RA相似度提取每层的内外连接的拓扑信息,并通过比较每层的拓扑信息关系来提取社团结构。实验结果表明,与CLECC和CLEDCC两种算法相比,提出的算法不仅降低了时间复杂度,而且在划分社团的准确度方面也有所提高,同时可以确定多层网络中无直接相连节点的划分关系。