第一部分复杂网络社区发现算法概述关键词关键要点社区发现算法的基本原理 1.社区发现算法旨在从复杂网络中识别出具有紧密连接的子图,这些子图内的节点之间交互频繁,而与外部节点的联系相对稀疏。 2.基本原理包括基于模块度、基于密度、基于网络结构等不同方法,每种方法都有其特定的度量标准来评估社区的质量。
算法1 中心节点的发现算法 输入:网络G的邻接矩阵 输出:中心节点集 1:计算网络节点度; 2:根据节点度对节点进行升序排序; 3:取前10%节点生成候选节点集; 4:计算候选节点间相似度; 5:若相似度大于阈值,则删除度数小的节点,否则保留节点对。 1.2 基于中心节点的局部优化算法 局部社区由一部分紧密连接的节点组成的...
一种基于边界节点识别的复杂网络局部社区发现算法 在网络日益巨大化和复杂化的背景下,挖掘全局网络的社区结构代价较高。因此,基于给定节点的局部社区发现对研究复杂网络社区结构有重要的应用意义。现有算法往往存在着... 刘阳,季新生,刘彩霞 - 《电子与信息学报》 被引量: 21发表: 2014年 基于复杂网络的社区发现算法...
种基于中心节点的社区发现算法.通过各节点度数及节点间相似度寻找社区的中心节点,然后利用局部模块度对各个社区进行优化,并根据节点吸引力将孤立节点和重叠社区节点尽量归入其社区,从而获得整个网络的社区划分.将该文算法分别与3种局部社区发现算法,4种全局社区发现算法相比较,实验结果表明,该算法可以提高社区发现的准确度...
分类号:硕士学位论文题题目:基于社会蜘蛛算法的复杂网络社区发现研究Title:ResearchonComplexNetworkCommunityDetectionbasedonSocialSpiderAlgorithm学学科科、、专专业:计算机软件与理论研研究方向:数据挖掘作作者姓名:王明星导师及职称:王杨教授论文提交日期:018
该文 提出一种基于边界节点识别的复杂网络局部社区发现算法,全面比较待合并节点的 连接相似性进行节点聚类;并通过边界节点识别控制局部社区的规模和范围,从而 获取给定节点所属社区的完整信息。在计算机生成网络和真实网络上的实验和分析 证明,该算法能够自主挖掘给定节点所属的局部社区结构,有效地提升局部社区发 现稳定...
基于标签传播的可并行复杂网络重叠社区发现算法_李春英
基于复杂网络社区发现算法的2型糖尿病证候组成及时序演变规律研究 目的 分析2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)证候组成及时序演变规律,为指导T2DM临床实践提供参考.方法 基于2826名T2DM患者的门诊电子病例数据,利用复杂网络社... 邢颖,皮敏,张润顺,... - 《世界科学技术-中...
一种基于边界节点识别的复杂网络局部社区发现算法 在网络日益巨大化和复杂化的背景下,挖掘全局网络的社区结构代价较高。因此,基于给定节点的局部社区发现对研究复杂网络社区结构有重要的应用意义。现有算法往往存在着... 刘阳,季新生,刘彩霞 - 《电子与信息学报》 被引量: 21...
近年来,高质量社区的挖掘和发现已经成为复杂网络研究的一个热点.目前大多的社区发现算法主要针对无向网络,但现在的很多真实网络通常都是有向加权的.同时,标签传播算法(LPA)是一种接近线性复杂度的社区发现算法,该算法具有简单高效,不需要提供社区规模和社区个数等先验知识的特点,因而得到了广泛关注和应用.针对有向加权...