中央高校基本科研业务费专项资金(K50510230001)
- 作品数：2 被引量：10H指数：2
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- 相关机构：西安电子科技大学西安交通大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于同步动力学模型的网络社团发现方法被引量：4
- 2012年
- 提出一种基于建模同步动力学行为的Kuramoto模型的网络社团发现算法SYN.该方法首先将网络中节点对象按照链接密度关系进行排序,每一个节点对象用一个一维坐标值表示,从而将网络数据矢量化.在聚类过程中,采用同步聚类原理对一个局部邻域内的对象实现同步,最终同步到一起的节点形成一个社团.通过不断扩大节点同步的邻域半径,可以得到不同分辨率的多种社团划分结果.结合社团模块度函数,可以自动选择最佳聚类结果.方法不依赖于任何数据分布假设,可以检测出任意数量、大小和形状的社团.在大量人工合成数据集和真实数据集上的实验结果表明其聚类准确率较高.
- 黄健斌白杨康剑梅钟翔张鑫孙鹤立
- 关键词：社团发现矢量化
- 基于相似性模块度最大约束标记传播的网络社团发现算法被引量：7
- 2013年
- 提出一种基于相似性模块度最大约束标记传播的快速网络社团发现算法(MLPA)。该方法采用结构相似度计算,通过最大约束标记传播模型更新节点标记,使社团的划分结果更加符合社团内部结构相对紧密、社团之间结构相对稀疏的特点,提高社团划分的精确度。结合标记传播5次循环迭代可以完成95%或者更多节点标记过程的实验结果,判定标记更新过程趋于稳定,从而在稳定时停止更新,降低了运行时间。MLPA避免了传统的邻接矩阵计算方法,适合大规模网络的社团发现。
- 黄健斌钟翔孙鹤立茆婉婷
- 关键词：社团发现结构相似度模块度
