一种基于非对称三角形割的重叠社区发现算法 被引量：4

1

作者 郑文萍 毕欣琦 杨贵 《南京师范大学学报（工程技术版）》 CAS 2022年第1期1-8,共8页

发现由相似功能的个体所形成的社区结构是复杂网络分析的重要任务之一.提出一种基于非对称三角形割的重叠社区发现算法,首先根据社区内三角形连接情况对社区质量进行评价,并根据节点与社区的三角形连接定义了节点对社区的归属度和连接强... 发现由相似功能的个体所形成的社区结构是复杂网络分析的重要任务之一.提出一种基于非对称三角形割的重叠社区发现算法,首先根据社区内三角形连接情况对社区质量进行评价,并根据节点与社区的三角形连接定义了节点对社区的归属度和连接强度.考虑到网络不同部分连接密度的差异,在将节点从社区中移除或加入社区的过程中,为每个节点分别设置了不同的移除阈值和扩展阈值,以提高社区发现质量.将每个节点与其邻居节点组成初始社区,将归属度低于移除阈值的边缘节点从社区中移除,将连接强度高于扩展阈值的外围节点加入社区,社区节点移除和扩展阶段迭代进行直至社区结构趋于稳定,最后去掉重叠率过高的社区得到最终结果.在7个带社区标签的网络上将所提算法与其他7个经典重叠社区检测算法进行比较,通过重叠标准互信息和F;指标进行评价,结果表明所提算法可以较好地发现不同规模网络中的社区结构. 展开更多

关键词 复杂网络 社区发现 重叠社区发现算法 非对称三角形割 社区适应度

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基于改进社区发现算法的交通控制子区动态划分 被引量：4

2

作者 张正华 钱锦 +2 位作者 房崇鑫 张嘉烽 顾逸枫 《扬州大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期73-78,共6页

针对大规模复杂交通网络的子区域划分问题,通过改进社区发现算法,提出一种交通控制子区动态划分方法.通过分析相邻路口的路段长度、排队长度和信号周期等3个因素建立相邻交叉口总关联度模型,将交通网络等效为社区网络,以关联度表示节点... 针对大规模复杂交通网络的子区域划分问题,通过改进社区发现算法,提出一种交通控制子区动态划分方法.通过分析相邻路口的路段长度、排队长度和信号周期等3个因素建立相邻交叉口总关联度模型,将交通网络等效为社区网络,以关联度表示节点间的重要性,改进社区发现算法中的边权与点权建立子区划分模型,并参照实际交通网络对划分方案进行对比论证.结果表明,所提交通路网划分方法更合理且高效,并可根据不同的交通特性进行动态划分,能为降低整个城市区域交通协调控制的难度提供可行的方案. 展开更多

关键词 交通网络 社区网络 交叉口关联度 社区发现算法 协调控制

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网络社区发现算法在流动表建模中的设计与应用 被引量：1

3

作者 孙旭 贾丽 邓敏薇 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2019年第7期119-128,共10页

代际流动表可以统计子代与其父代社会地位配对数据的交互频数,反映了社会资源占有的优劣势在父子两代人之间的比较。对财富、阶级、特权等社会基本特征演变的实证考察,均依赖于代际流动表的量化分析。对数线性模型是流动表建模分析的基... 代际流动表可以统计子代与其父代社会地位配对数据的交互频数,反映了社会资源占有的优劣势在父子两代人之间的比较。对财富、阶级、特权等社会基本特征演变的实证考察,均依赖于代际流动表的量化分析。对数线性模型是流动表建模分析的基本工具,通过对列联表单元格频数进行拟合,可以识别流动表行分类与列分类之间的强弱交互效应,刻画父子社会地位间的交互结构。本文利用复杂网络社区发现算法分析父子社会地位的关联结构,针对简约对数线性模型拟合精度不够的问题,提出一种新的建模思路:利用社区发现算法对简约对数线性模型的残差列联表进行关联关系挖掘,将发现的社区效应作为附加参数约束引入原对数线性模型,以改善数据的拟合情况。由于该方法只在原简约对数线性模型中增加了一个参数约束,因此仍可以保证建模结果的简洁性及理论意义,同时社区效应补充了原对数线性模型对经验数据结构的解读。论文用此方法对来源于中国综合社会调查数据的经验代际职业流动表进行建模分析,较好地解释了子代职业阶层与父代职业阶层间的关联模式。 展开更多

关键词 社区发现算法 代际流动表 对数线性模型 矩阵谱分析

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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 被引量：3

4

作者 邢颖 皮敏 +2 位作者 张润顺 杨杰 文天才 《世界科学技术-中医药现代化》 CSCD 北大核心 2020年第11期3989-3995,共7页

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,利用复杂网络社区发现算法、有向加权复杂网络、桑基图对证候组成、证候时序演变规... 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,利用复杂网络社区发现算法、有向加权复杂网络、桑基图对证候组成、证候时序演变规律进行数据挖掘。结果通过对T2DM证候复杂网络进行社区划分,最终得到7个核心证候社区。其中证候社区A(气虚血瘀并阴阳两虚证类)为T2DM复杂网络中节点占比最高(26.84%);在T2DM疗前疗后两阶段证候时序演变规律当中,T2DM证候存在复杂的演变关系,有5类证候社区都首先转化为气虚血瘀并阴阳两虚(A类),其中"肝肾阴虚并心脾两虚为主(F类)→气虚血瘀并阴阳两虚(A类)"和"阴虚火旺并痰热互结(C类)→气虚血瘀并阴阳两虚(A类)"两类证候转化率都超过20%;在长期证候演变规律中,T2DM证候之间仍然呈现复杂演变,其中脾虚胃热并肝气瘀滞(B类)、阴虚火旺并痰热互结(C类)在长期趋势中均有相当的比例会演化为气虚血瘀并阴阳两虚(A类);无论两阶段证候演变还是长期证候演变规律均显示,存在51-67%证候经过治疗后不发生演变。结论 T2DM证候组成以虚实结合为主;T2DM的证候有着复杂的时序演变过程,整体沿着由实到虚的方向演变,气虚血瘀和阴阳两虚类证为T2DM证候演变过程中的关键证候。 展开更多

关键词 2型糖尿病 数据挖掘 有向加权复杂网络 复杂网络社区发现算法 桑基图 证候演变 证候组成

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基于社区发现算法的消渴六经证候研究 被引量：1

5

作者 刘畅 瞿溢谦 +6 位作者 虞红蕾 刘雨佳 杨帆 王平 李煜 曹灵勇 林树元 《世界科学技术-中医药现代化》 CSCD 北大核心 2022年第5期2151-2161,共11页

目的 通过社区发现算法挖掘消渴病六经证候分布规律。方法 在已构建的消渴病经方古籍知识图谱基础上,对图结构数据进行症状及其关联的提取,运用Louvain算法进行社区发现,运用PageRank算法分析各社区中症状的主次。另采用因子分析方法进... 目的 通过社区发现算法挖掘消渴病六经证候分布规律。方法 在已构建的消渴病经方古籍知识图谱基础上,对图结构数据进行症状及其关联的提取,运用Louvain算法进行社区发现,运用PageRank算法分析各社区中症状的主次。另采用因子分析方法进行证候挖掘,并对二者结果进行比较。结果 由社区发现得到4个社区,其六经证候分别为阳明病、阳明太阴合病、太阴病(水证)、太阴病(血证)。由因子分析得到10个公因子,六经证候为阳明病(X2、X4、X5、X7、X8),太阴病(X1、X9、X10)、阳明太阴合病(X3)。结论基于社区发现的证候研究方法,可有效挖掘古籍中消渴病的六经证候规律,其结果在专业上具备较强的可解释性。 展开更多

关键词 社区发现算法 消渴 经方 知识图谱

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科研主题演化中三种典型社区发现算法对比研究——以植物甾醇信号为例

6

作者 薛陕 董诚 +3 位作者 韩红旗 张均胜 高雄 王力 《高技术通讯》 CAS 2021年第11期1164-1172,共9页

科研主题识别和演化分析是了解科研领域发展现状和趋势的重要手段。近年来,基于复杂网络和网络演化计量的社区发现算法成为揭示科研主题演化的主要方法,有必要深入探讨该类算法在主题识别和演化分析中的优点与不足。本文选取植物油菜素... 科研主题识别和演化分析是了解科研领域发展现状和趋势的重要手段。近年来,基于复杂网络和网络演化计量的社区发现算法成为揭示科研主题演化的主要方法,有必要深入探讨该类算法在主题识别和演化分析中的优点与不足。本文选取植物油菜素甾醇领域,构建了关键词共现网络,对比了Newman MM、Ball Overlapping和Blondel这3种典型社区发现算法的科研主题识别和演化追踪结果,并结合专家知识对3种算法效果进行分析。实验结果表明,Blondel算法在科研主题的识别和演化追踪研究中运算速度最快,识别的主题更为准确,能够较好反映领域主题演化。该研究从算法适用性角度为科研主题演化追踪研究提供了参考。 展开更多

关键词 科研主题演化 社区发现算法 植物油菜素甾醇 关键词共现网络

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基于谱聚类的社交网络动态社区发现算法 被引量：4

7

作者 杨煜 段威威 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第10期3129-3135,共7页

动态社区发现研究是社交网络分析(SNA)的重要研究领域。随着节点加入或离开社交网络,节点间的关系也随之建立或消失,进而影响着社区结构的变化。针对社交网络静态社区发现算法缺少必要的社区节点历史信息而导致的网络结构分析、聚类信... 动态社区发现研究是社交网络分析(SNA)的重要研究领域。随着节点加入或离开社交网络,节点间的关系也随之建立或消失,进而影响着社区结构的变化。针对社交网络静态社区发现算法缺少必要的社区节点历史信息而导致的网络结构分析、聚类信息不足和计算开销过大的问题,基于社区网络演化事件的划分并根据主要社区事件的分析,提出一种基于谱聚类的动态社区发现算法(SC-DCDA)。首先,根据实验观察使用谱映射的方法将高维数据降维,并采用改进的模糊C-均值聚类(FCM)算法确定动态社交网络中的节点与待发现社区的关联度;其次,根据演化相似度矩阵分析社区结构。通过使用真实网络数据集以及模块度得分、轮廓系数等社区发现算法衡量指标,评估所提算法的效果。实验结果表明,SC-DCDA的计算开销相较于传统谱聚类降低了8.37%,在所有数据集上的平均模块度得分是0.49,其他衡量指标的定性分析结果也较好,验证了所提算法在信息交互、聚类效果和精确度上表现较好。 展开更多

关键词 社交网络分析 动态社区发现算法 模糊C-均值聚类 演化相似度矩阵

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异构信息网络中的社区发现算法应用研究

8

作者 卢兴文 段同乐 李祥民 《现代电子技术》 2023年第7期79-84,共6页

社区发现是数据挖掘的重点问题之一,社区发现有助于提取数据中隐含的信息和知识,对链路预测、关键节点识别以及个性化推荐等提供有力支撑。多源异构数据一般由多种类型的实体对象和关系组成,具有格式异构、语义多样等特征,异构信息网络... 社区发现是数据挖掘的重点问题之一,社区发现有助于提取数据中隐含的信息和知识,对链路预测、关键节点识别以及个性化推荐等提供有力支撑。多源异构数据一般由多种类型的实体对象和关系组成,具有格式异构、语义多样等特征,异构信息网络可以更好地挖掘数据中的语义信息。针对如何充分利用异构信息网络中丰富的语义信息,提出一种融合多条元路径的社区发现算法。算法综合考虑多条不同元路径下的语义信息,组合多条元路径度量任意节点间的相似性,计算节点的重要性,选取种子节点进行拓展完成初始社区划分,基于种子社区进行标签拓展优化,最终完成社区划分。在真实数据集上进行仿真实验,实验结果表明该算法针对异构信息网络可以得到较好的社区发现结果。 展开更多

关键词 社区发现算法 应用研究 异构信息网络 数据挖掘 元路径融合 语义信息 社区划分

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基于面向复杂网络的社区发现算法分析 被引量：1

9

作者 刘亚琼 王鲁 《现代信息科技》 2018年第2期126-127,共2页

结合复杂网络的社区发现问题,本文提出了经过改进的自适应蝙蝠算法,以适应复杂网络的动态增长、海量特性,解决社区发现问题。从分析结果来看,该算法可以获得较高的社区发现效率。

关键词 复杂网络 社区发现算法 自适应蝙蝠算法

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一个有效融合内容和链接的社区发现算法

10

作者 宋岩巍 赵晓鹏 《软件导刊》 2013年第9期56-57,共2页

设计一个社区发现方法挖掘在线内容网络的潜在结构,在预处理阶段基于网络的链接和节点内容属性对内容网络进行重构,基于重构网络进行链接抽样;在社区发现阶段利用概率链接模型对采样后的网络建模,并用EM算法求解模型参数,根据参数可得... 设计一个社区发现方法挖掘在线内容网络的潜在结构,在预处理阶段基于网络的链接和节点内容属性对内容网络进行重构,基于重构网络进行链接抽样;在社区发现阶段利用概率链接模型对采样后的网络建模,并用EM算法求解模型参数,根据参数可得内容网络的潜在结构。 展开更多

关键词 社区发现算法 链接分析 内容分析 概率模型

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基于科研论文合著网络的社区发现算法研究 被引量：1

11

作者 夏欢 刘辉 詹隽 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2017年第5期50-55,共6页

为了更好地为广大学者阅读文献提供个性化的推荐服务,针对中国知网学术论文发现科研社区,提出了一种科研社区发现算法:首先利用Pajek构建出科研论文合著网络,并将网络公共数据集Dining-table partners和Sampson作为测试数据集,对科研社... 为了更好地为广大学者阅读文献提供个性化的推荐服务,针对中国知网学术论文发现科研社区,提出了一种科研社区发现算法:首先利用Pajek构建出科研论文合著网络,并将网络公共数据集Dining-table partners和Sampson作为测试数据集,对科研社区发现算法和社区发现经典算法GN算法进行性能对比分析,验证科研社区发现算法的性能更优;最后利用算法发现科研社区结构,实验结果表明社区划分的效果较好。 展开更多

关键词 科研社区发现算法 科研论文合著网络 性能对比分析 科研社区结构

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LinkRank社区发现算法下农产品“最后一公里”物流配送研究 被引量：1

12

作者 唐玉 易婉君 屠满莉 《乡村科技》 2019年第12期123-124,共2页

现今我国农产品物流正在快速发展,消费者对瓜果蔬菜等配送要求也越来越高,而农产品物流配送的关键正是“最后一公里”的物流配送。但是,目前我国农产品在“最后一公里”物流配送方面还存有诸多难题,导致物流配送效率低下。基于此,本文... 现今我国农产品物流正在快速发展,消费者对瓜果蔬菜等配送要求也越来越高,而农产品物流配送的关键正是“最后一公里”的物流配送。但是,目前我国农产品在“最后一公里”物流配送方面还存有诸多难题,导致物流配送效率低下。基于此,本文以四川省成都市温江区社区物流配送为例,运用LinkRank社区发现算法对其农产品“最后一公里”物流的配送区域及配送点进行细分,并在如何提高配送效率方面给出建议。 展开更多

关键词 农产品 物流配送 “最后一公里” LinkRank社区发现算法

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动态重叠社区发现算法研究与实现

13

作者 莫耀华 《苏州市职业大学学报》 2023年第3期30-38,共9页

现代社会中,电子通信和社交媒体等技术的发展催生了许多复杂的信息关系,通常以图的形式表达为网络(如社区网络、社区媒体)。社区发现是社区网络分析(SNA)的主要工具之一,用于识别节点集群。本研究提出了一种检测和管理动态和重叠社区的... 现代社会中,电子通信和社交媒体等技术的发展催生了许多复杂的信息关系,通常以图的形式表达为网络(如社区网络、社区媒体)。社区发现是社区网络分析(SNA)的主要工具之一,用于识别节点集群。本研究提出了一种检测和管理动态和重叠社区的算法,允许使用基于检测从全局到各级的网络分析方法。该算法包括基于渗透理论的方法来构建社交网络和基于层级融合的社区发现算法。实验结果证实,重叠群落在网络互动中起着重要作用,而分层社区检测具有分层结构和稳定的结果,以及模块之间的高度重合的优势。 展开更多

关键词 复杂网络 社区发现算法 社区层次结构 社区演化分析

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一种大规模异质信息网络中的局部社区发现算法

14

作者 郭志坚 白雨 《数字技术与应用》 2023年第3期1-3,共3页

社区结构是复杂网络中的重要研究领域,也是复杂网络的重要特征之一,网络中的社区结构发现在理解网络功能方面有着重大意义。给定一个大规模异质信息网络,局部社区发现的目标是找到一个包含查询结点的同质社区,并最大化或最小化一种度量... 社区结构是复杂网络中的重要研究领域,也是复杂网络的重要特征之一,网络中的社区结构发现在理解网络功能方面有着重大意义。给定一个大规模异质信息网络,局部社区发现的目标是找到一个包含查询结点的同质社区,并最大化或最小化一种度量。本文研究了异质信息网络中的局部社区发现算法,提出了一个新的局部社区发现算法框架(Heterogeneous Local Community Detection)HLCD。该框架主要采用了基于元路径的相似性度量算法HeteSim,来测量与查询结点类型相同的结点之间的相似性,通过随机游走给各个结点赋予权值,并用这些结点权值及结点之间的相似性来重新建图,最后在新图中找到局部社区。 展开更多

关键词 异质信息网络 相似性度量 复杂网络 局部社区 元路径 随机游走 社区发现算法 包含查询

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基于改进小生境粒子群的社区发现算法

15

作者 张金霜 黄旭彬 《数字技术与应用》 2022年第2期102-104,共3页

社区发现对增加教育虚拟社区用户粘性,提高学习者学习成效具有积极作用。为解决传统社区发现算法在复杂网络结构不清晰时划分效果不佳的问题,提出一种基于小生境的二进制粒子群优化算法NIBPSO。算法将每个粒子编码作为社区发现的一种解... 社区发现对增加教育虚拟社区用户粘性,提高学习者学习成效具有积极作用。为解决传统社区发现算法在复杂网络结构不清晰时划分效果不佳的问题,提出一种基于小生境的二进制粒子群优化算法NIBPSO。算法将每个粒子编码作为社区发现的一种解,以模块度作为优化函数。在粒子迭代过程中,选取粒子的邻域最优替代全局最优,同时根据粒子各维度的速度,采用轮盘赌算法确定粒子中各节点的社区归属。通过控制粒子信息传播速度和范围,能有效解决粒子陷入局部最优,提高了社区发现效果。实验表明,该算法获得较好的社区发现结果。 展开更多

关键词 二进制粒子群优化算法 小生境粒子群 轮盘赌算法 学习成效 信息传播速度 模块度 社区发现算法 全局最优

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基于时间局部性的网络拓扑结构发现算法

16

作者 黎燕 刘成江 +1 位作者 张千千 殷攀程 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第1期92-97,共6页

【目的】随着社交网络技术的快速发展,大规模复杂网络的拓扑结构获取成为电子、网络、生物和医学等多个学科领域亟待解决的问题。大规模复杂网络由参与节点和虚拟连接组成,其中节点代表个体、家庭与社会等角色,而连接则刻画了这些角色... 【目的】随着社交网络技术的快速发展,大规模复杂网络的拓扑结构获取成为电子、网络、生物和医学等多个学科领域亟待解决的问题。大规模复杂网络由参与节点和虚拟连接组成,其中节点代表个体、家庭与社会等角色,而连接则刻画了这些角色间的复杂关系。一般而言,复杂网络中存在严重的同源性现象,即存在大量的重复或相似组成架构,这极大地增加网络动态结构发现的难度。【方法】在时间局部性原理基础上,提出一种启发式网络社区发现算法,旨在进一步优化拓扑结构发现的精确度和运行耗时。通过修改相邻时间范围内节点的计算规则,利用余弦相似性判定准则与拓扑结构发现算法深入描述网络中多个参与节点之间复杂关系的可预测性。算法结合经典Louvain算法,通过计算增量模块度和余弦相似性优化社区检测的精确度和耗时。此外,算法使用模块度概念,对网络拓扑结构进行准确衡量,同时引入增量模块度指标计算表达式,以实时掌握拓扑结构发现算法指标的变化情况。【结果】为验证所提算法的有效性,利用智能电网实际通信数据集进行仿真,数据集包含115个用电单位的616条通信连接数据。仿真结果表明,与经典Louvain算法相比,所提算法在检测效率和运行耗时上均有显著优势。归一化互信息量指标的对比分析显示,所提算法在参与节点数量较多时,具有更高的归一化互信息量和更低的平均运行耗时。算法在大规模网络中具有优势,尽管在小规模网络中表现稍逊。通过实际数据集仿真可知,基于时间局部性的拓扑结构发现算法在大规模智能配电网络的精准发现方面具有明显优势,性能表现突出,为智能电网领域提供优化网络拓扑结构发现的策略。【结论】综上所述,基于时间局部性拓扑结构发现算法的创新性在于将时间局部性原理应用于网络社区发现,为复杂网络社区发现算法的研究提供了新的视角和方法,对相关领域的研究具有参考意义。未来将考虑该算法在小规模网络中的应用问题,并进一步分析算法的鲁棒性。 展开更多

关键词 复杂网络 拓扑结构 Louvain算法 社区发现算法 判定准则 时间局部性 运行耗时 模块度

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复杂网络社区发现中标签传播算法的研究与应用 被引量：2

17

作者 金爽 《信息与电脑》 2018年第3期53-54,共2页

社区结构是复杂网络的一种重要特性,决定了所在网络具备的功能,从复杂网络中发现存在的社区结构,组织形成更大网络社网已成为当前研究热点。为更加准确地发现社区结构,在众多社区发现算法中,标签传播算法以简单高效和易实现的优点得到... 社区结构是复杂网络的一种重要特性,决定了所在网络具备的功能,从复杂网络中发现存在的社区结构,组织形成更大网络社网已成为当前研究热点。为更加准确地发现社区结构,在众多社区发现算法中,标签传播算法以简单高效和易实现的优点得到广泛应用。笔者研究了复杂网络社区发现中标签传播算法的应用。 展开更多

关键词 复杂网络 社区发现算法 标签传播算法

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基于节点中心性和社区相似性的快速标签传播算法 被引量：3

18

作者 顾军华 霍士杰 +1 位作者 王守彬 田喆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第5期1320-1326,共7页

为了减少标签传播算法(LPA)中不必要的更新、解决算法准确率低且稳定性差的问题,提出了基于节点中心性和社区相似性的快速标签传播算法(FNCS_LPA)。按照节点中心性度量对网络的节点从低到高进行排序后加入节点信息列表,利用节点信息列... 为了减少标签传播算法(LPA)中不必要的更新、解决算法准确率低且稳定性差的问题,提出了基于节点中心性和社区相似性的快速标签传播算法(FNCS_LPA)。按照节点中心性度量对网络的节点从低到高进行排序后加入节点信息列表,利用节点信息列表来指导更新过程,提高社区发现的稳定性并避免不必要的更新;采取基于社区相似性的更新规则,提高了社区发现的准确率。在真实社会网络和LFR基准网络上进行实验:相比LPA和三种较好的LPA改进算法,FNCS_LPA在执行速度方面提升了几十倍,真实社会网络的模块度也相对较高,在社区结构比较模糊的LFR基准网络上的归一化互信息有明显的优势。实验结果表明FNCS_LPA在提高执行速度的基础上,提高了算法的稳定性和准确率。 展开更多

关键词 社区发现算法 标签传播算法 节点信息列表 节点中心性 社区相似性

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基于成对约束的多标签传播重叠社区发现方法 被引量：1

19

作者 丁建立 邵酉辰 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第3期689-694,共6页

针对多标签传播重叠社区发现算法(COPRA)存在的社区划分结果准确性低和鲁棒性差的问题,提出一种基于成对约束的多标签传播重叠社区发现方法(PCMLPA)。以主动查找、扩展的方式引入成对约束指导社区发现,提高社区划分结果的准确性。在标... 针对多标签传播重叠社区发现算法(COPRA)存在的社区划分结果准确性低和鲁棒性差的问题,提出一种基于成对约束的多标签传播重叠社区发现方法(PCMLPA)。以主动查找、扩展的方式引入成对约束指导社区发现,提高社区划分结果的准确性。在标签传播的过程中,根据节点影响力大小确定节点更新顺序,根据节点的相似性度量确定邻居节点的遍历顺序,解决COPRA鲁棒性差的问题。与其它基准算法的对比实验结果表明,PCMLPA方法鲁棒性强且社区划分结果具有更高的准确性。 展开更多

关键词 重叠社区发现 多标签传播 标签传播重叠社区发现算法 成对约束 半监督学习 节点影响力

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加权有向图社区发现的子系统划分 被引量：3

20

作者 杨晓峰 谢巍 张浪文 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1923-1930,共8页

提出一种基于加权有向图的社区发现子系统划分方法,并应用于分布式状态估计设计.针对一类复杂非线性系统,构建考虑连接边强度的加权有向图,引入社区发现算法将复杂非线性系统划分成多个子系统.同时考虑子系统之间连接边的数量和有向图... 提出一种基于加权有向图的社区发现子系统划分方法,并应用于分布式状态估计设计.针对一类复杂非线性系统,构建考虑连接边强度的加权有向图,引入社区发现算法将复杂非线性系统划分成多个子系统.同时考虑子系统之间连接边的数量和有向图顶点之间的连接强度,使得划分得到的子系统内部关联较强,而子系统之间的耦合强度较弱.针对划分得到的子系统,设计基于信息交互的分布式滚动时域估计算法,并与已有的子系统划分方法对比,在相同的状态估计设定下,所提出的子系统划分方法能够有效提高状态估计的性能. 展开更多

关键词 子系统划分 滚动时域估计 社区发现算法 加权有向图

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