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基于贪婪局部路径重连的随机并行社区检测
引用本文:单康康,郭晔,陈文智.基于贪婪局部路径重连的随机并行社区检测[J].计算机工程,2019,45(6):199-205.
作者姓名:单康康  郭晔  陈文智
作者单位:浙江大学信息技术中心,杭州,310027;浙江大学计算机科学与技术学院,杭州,310027
基金项目:浙江省科技计划;浙江省科技计划
摘    要:为提高社区检测的效率与精度,提出一种随机并行的局部搜索算法。用图模型结构表示复杂系统,将顶点划分成簇。构建贪婪随机自适应搜索过程与路径重连过程,以解决加权图的模块最大化问题。引入一种{0,1}矩阵类特征并定义聚类的距离函数,从而进行顶点的邻域搜索,实现社区的高精度检测识别。实验结果表明,该算法的F1值与NMI指标值均较高。

关 键 词:路径重连  模块最大化  随机图  并行搜索  社区检测

Random Parallel Community Detection Based on Greedy Local Path Reconnection
SHAN Kangkang,GUO Ye,CHEN Wenzhi.Random Parallel Community Detection Based on Greedy Local Path Reconnection[J].Computer Engineering,2019,45(6):199-205.
Authors:SHAN Kangkang  GUO Ye  CHEN Wenzhi
Affiliation:(Information Technology Center,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China;College of Computer Science and Technology,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China)
Abstract:SHAN Kangkang;GUO Ye;CHEN Wenzhi(Information Technology Center,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China;College of Computer Science and Technology,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China)
Keywords:path reconnection  module maximization  random graph  parallel search  community detection
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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