基于节点相似度的社团划分方法研究
甘立强1
王旭阳2
燕楠3
王岚3
1.中国科学院深圳先进技术研究院中国科学院人机智能协同系统重点实验室 深圳518055;兰州理工大学计算机与通信学院 兰州7300502.兰州理工大学计算机与通信学院 兰州7300503.中国科学院深圳先进技术研究院中国科学院人机智能协同系统重点实验室 深圳518055
摘要：社团划分有助于了解网络结构、分析网络特性.大多数传统的社团划分方法只关注于网络的局部信息,通过优化特定的目标函数进行社团的划分,但是这种方法往往只针对特定的网络有效,不具有普遍性.因此,论文提出了一种综合考虑网络局部信息和全局信息的算法,该算法不需要任何的关于社团的先验知识,同时在选择不同初始节点的情况下,社团及其划分结果都具有鲁棒性.通过用一些真实网络评估算法的性能,结果表明,论文算法能高效地划分复杂网络中的社团结构.
关键词：复杂网络节点相似度社团划分
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(11474300)国家自然科学基金(61771461)深圳市基础研究项目(JCYJ20160429184226930)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 213-217,240 )
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