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基于模块度增量的二分网络社区挖掘算法 被引量:1
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作者 戴彩艳 陈崚 胡孔法 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B06期442-446,464,共6页
针对二分网络的社区挖掘问题,提出了一种基于模块度增量的二分网络社区挖掘算法。该算法假设每个顶点独自构成一个社区,并具有自己的标号。其中,一部分顶点将自己的标号复制并传递到另一部分中的某个顶点上,使之与其位于同一个社区;另... 针对二分网络的社区挖掘问题,提出了一种基于模块度增量的二分网络社区挖掘算法。该算法假设每个顶点独自构成一个社区,并具有自己的标号。其中,一部分顶点将自己的标号复制并传递到另一部分中的某个顶点上,使之与其位于同一个社区;另一部分的顶点实施同样的操作。如此反复迭代,直至收敛。标号传播时,选择模块度增量最大的边进行传送,使整体模块度不断提高。在真实数据集上进行的测试表明,所提算法能对二分网络进行高质量的社区划分。 展开更多
关键词 社区挖掘 二分网络 模块增量 标号传播
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加权模块度增量引导下的层次社区发现算法 被引量:1
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作者 张霄宏 郝浩宇 +1 位作者 任杰成 王海涛 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第7期1479-1485,共7页
模块度优化层次社区发现算法可以快速挖掘网络中不同密度的社区,对研究网络的功能和演化机制具有重要意义.然而,由于在迭代过程中仅合并模块度增量最大的社区,其收敛速度受到了制约;此外,在社区合并过程中过度强调社区之间的连接强度而... 模块度优化层次社区发现算法可以快速挖掘网络中不同密度的社区,对研究网络的功能和演化机制具有重要意义.然而,由于在迭代过程中仅合并模块度增量最大的社区,其收敛速度受到了制约;此外,在社区合并过程中过度强调社区之间的连接强度而忽略了社区之间的相似性,其划分结果的准确度也受到了制约.针对以上问题,提出了加权模块度增量引导下的层次社区发现算法.该算法引入了社区相似度权重,并结合模块度增量构建加权模块度增量,通过优化加权模块度增量划分层次社区;同时,在社区划分过程中引入可调合并阈值,动态调整每轮迭代中合并的社区数量,以优化算法的收敛速度.在不同规模的真实数据集和人工数据集上的实验结果验证了本文方法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 复杂网络 层次社区发现 模块 加权模块增量 可调合并阈值
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基于重叠度与模块度增量的复杂网络社区识别 被引量:1
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作者 隆华 李宝安 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第A01期6-8,共3页
在现实网络规模不断增大的同时,其结构也越来越复杂,针对传统社区算法难以高效处理大规模复杂网络数据的问题,提出了一种基于社区重叠度和模块度增量的社区识别方法。首先根据社区节点聚集度较大的特点寻找中心节点,初步划分社区;然后... 在现实网络规模不断增大的同时,其结构也越来越复杂,针对传统社区算法难以高效处理大规模复杂网络数据的问题,提出了一种基于社区重叠度和模块度增量的社区识别方法。首先根据社区节点聚集度较大的特点寻找中心节点,初步划分社区;然后将属于多个社区的重叠节点进行拆分,进而得出社区的重叠度和模块度增量;最后找出模块度增量为零的节点对,从而实现对大规模复杂社区的识别。对重叠度和模块度增量进行了分析,结果表明:所提出的算法能够有效地识别重叠社区,并具有较高的运行效率。 展开更多
关键词 聚集系数 中心节点 重叠社区 重叠节点 模块增量 重叠度
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模块度增量与局部模块度引导下的社区发现算法 被引量:4
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作者 刘明阳 张曦煌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第5期1380-1384,共5页
社区结构是复杂网络的重要特性之一,基于层次聚类的社区发现算法很好地利用了模块度来挖掘网络中的社区结构,但其局限性也导致算法对社区结构复杂的网络划分不够准确、无法发现小于一定规模的社区。在层次聚类的基础上,提出引入局部模... 社区结构是复杂网络的重要特性之一,基于层次聚类的社区发现算法很好地利用了模块度来挖掘网络中的社区结构,但其局限性也导致算法对社区结构复杂的网络划分不够准确、无法发现小于一定规模的社区。在层次聚类的基础上,提出引入局部模块度来弥补模块度在划分社区时的不足,避免可能出现的划分不合理情况。通过真实数据集和人工网络进行了验证,实验结果证明,该算法具有可行性与有效性。 展开更多
关键词 复杂网络 社区发现 层次聚类 模块增量 局部模块
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基于XML技术的结冰后飞机纵向稳定性计算 被引量:1
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作者 王起达 王同光 《飞机设计》 2009年第4期22-25,共4页
飞机结冰会使飞机的空气动力学性能恶化,严重影响飞机的稳定性和操纵性。因此,计算飞机稳定性对于保障飞机飞行安全具有重要的意义。本文通过基于XML建模语言技术,建立结冰后飞机气动增量模块计算飞机纵向稳定性。结果表明,用此方法可... 飞机结冰会使飞机的空气动力学性能恶化,严重影响飞机的稳定性和操纵性。因此,计算飞机稳定性对于保障飞机飞行安全具有重要的意义。本文通过基于XML建模语言技术,建立结冰后飞机气动增量模块计算飞机纵向稳定性。结果表明,用此方法可以方便快捷地计算飞机纵向稳定性。 展开更多
关键词 飞机结冰 XML技术 增量模块 纵向稳定性
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An Incremental Algorithm for Non-Slicing Floorplan Based on Corner Block List Representation 被引量:1
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作者 杨柳 马昱春 +2 位作者 洪先龙 董社勤 周强 《Journal of Semiconductors》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期2335-2343,共9页
We present a novel incremental algorithm for non-slicing floorplans based on the corner block list representation. The horizontal and vertical adjacency graphs are derived from the packing of the initial floorplanning... We present a novel incremental algorithm for non-slicing floorplans based on the corner block list representation. The horizontal and vertical adjacency graphs are derived from the packing of the initial floorplanning results. Based on the critical path and the accumulated slack distances we define,we choose the best position for insertion and do a series of operations incrementally, such as deleting modules, adding modules, and resizing modules quickly. This incremental floorplanning algorithm has a very high speed less than 1μm,which is one of the most important measures in this research. The algorithm preserves the original good performances on area and wire length. It can also supply other tools with good physical estimates for area, wire length, and other performance guidelines. 展开更多
关键词 incremental floorplanning corner block list adjacency graph balance node
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基于多粒度结构的网络表示学习 被引量:1
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作者 张蕾 钱峰 +3 位作者 赵姝 陈洁 张燕平 刘峰 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期1233-1242,共10页
图卷积网络(GCN)能够适应不同结构的图,但多数基于GCN的方法难以有效地捕获网络的高阶相似性。简单添加卷积层将导致输出特征过度平滑并使它们难以区分,而且深层神经网络更难训练。本文选择将网络的多粒度结构和图卷积网络结合起来用于... 图卷积网络(GCN)能够适应不同结构的图,但多数基于GCN的方法难以有效地捕获网络的高阶相似性。简单添加卷积层将导致输出特征过度平滑并使它们难以区分,而且深层神经网络更难训练。本文选择将网络的多粒度结构和图卷积网络结合起来用于学习网络的节点特征表示,提出基于多粒度结构的网络表示学习方法Multi-GS。首先,基于模块度聚类和粒计算思想,用分层递阶的多粒度空间替代原始的单层网络拓扑空间;然后,利用GCN模型学习不同粗细粒度空间中粒的表示;最后,由粗到细将不同粒的表示组合为原始空间中节点的表示。实验结果表明:Multi-GS能够捕获多种结构信息,包括一阶和二阶相似性、社团内相似性(高阶结构)和社团间相似性(全局结构)。在绝大多数情况下,使用多粒度的结构可改善节点分类任务的分类效果。 展开更多
关键词 网络表示学习 网络拓扑 模块增量 网络粒化 多粒度结构 图卷积网络 节点分类 链接预测
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融合拓扑势的自适应层次聚类算法研究
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作者 毛颖颖 杨新凯 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S01期37-39,60,共4页
针对传统凝聚式层次化数据发现算法效率不高、生成的层次谱图复杂、主要解决静态数据而较少针对动态数据的问题,提出一种融合拓扑势的自适应层次聚类算法(adaptive hierarchical clustering algorithm incorporating topological potent... 针对传统凝聚式层次化数据发现算法效率不高、生成的层次谱图复杂、主要解决静态数据而较少针对动态数据的问题,提出一种融合拓扑势的自适应层次聚类算法(adaptive hierarchical clustering algorithm incorporating topological potentials,AHCITP)。该算法首先融合拓扑势场理论构建出揭示节点自适应层次关系的峰谷结构;然后结合改进的全局模块度增量算法合并最优代表节点,并根据数据变化的局部性原理更新数据网等,进而得到多类型数据集的层次聚类结果或演化过程。实验显示,该方法具有自适应迭代、速度快、稳定高效等优点,更能很好地解决类间重叠、类内动态演化、多样数据聚类等问题。 展开更多
关键词 拓扑势 自适应层次聚类 峰谷结构 模块增量 局部性原理
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