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一种改进的加权复杂网络聚类方法 被引量:10

Improved Method of Weighted Complex Networks Clustering
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摘要 在复杂网络聚类中,为了克服聚类结果局部收敛和对多维数据聚类效果差的缺点,通过对复杂网络聚类方法的应用分析,将NJW算法和粒子群聚类算法应用到加权复杂网络簇结构的探测中,设计和实现了一种改进的加权复杂网络聚类方法。实验验证了该方法在簇结构较复杂的网络中具有较高的执行效率和较好的执行效果。 In order to overcome the shortcomings of the local convergence and poor results for multidimensional data clustering in complex networks clustering, by applying and analyzing complex networks clustering method, applied NJW algorithm and PSO clustering algorithm to the detection of the cluster structure of the complex networks, so designed and implemented an improved method of weighted complex networks clustering. Experiment demonstrates that the proposed method has high efficiency and good result in the implementation of larger and structure of more complex networks.
出处 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第B06期99-102,共4页 Computer Science
基金 国家自然科学基金(61003210) 江苏省自然科学基金(BK2010491 BK2011023) 南京理工大学"卓越"计划 "紫金之星"项目(20100601)资助
关键词 复杂网络 聚类算法 网络簇结构 NJW算法 PSO聚类 Complex networks Clustering algorithm Cluster structure of networks NJW algorithm PSO clustering
  • 相关文献

参考文献20

二级参考文献325

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共引文献873

同被引文献47

引证文献10

二级引证文献13

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