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基于引力作用的可选粒度社区发现算法
被引量:
1
1
作者
董宇欣
迟阔
印桂生
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期809-813,共5页
社区发现是复杂网络研究中的一个重要领域,且应用广泛,但目前已有的大多数算法都需采用社区评判函数来确定社区结构的划分,且仅能得到一种划分结果。引入宇宙星系模型和万有引力定律,基于引力思想提出一种新的复杂网络社区发现算法,为...
社区发现是复杂网络研究中的一个重要领域,且应用广泛,但目前已有的大多数算法都需采用社区评判函数来确定社区结构的划分,且仅能得到一种划分结果。引入宇宙星系模型和万有引力定律,基于引力思想提出一种新的复杂网络社区发现算法,为网络中节点赋予质量并构建出社区框架,继而利用引力作用完成社区结构划分,并可对发现社区的粒度大小进行选择以得到多种划分结果,无需先验知识及相关参数。通过真实网络实验验证,并与现有的社区发现算法比较,本文提出的算法能有效且较为准确地挖掘出复杂网络中的社区结构。
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关键词
复杂网络
可选粒度
社区发现
引力作用
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职称材料
题名
基于引力作用的可选粒度社区发现算法
被引量:
1
1
作者
董宇欣
迟阔
印桂生
机构
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期809-813,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61272186)
黑龙江省自然科学基金资助项目(F201110)
文摘
社区发现是复杂网络研究中的一个重要领域,且应用广泛,但目前已有的大多数算法都需采用社区评判函数来确定社区结构的划分,且仅能得到一种划分结果。引入宇宙星系模型和万有引力定律,基于引力思想提出一种新的复杂网络社区发现算法,为网络中节点赋予质量并构建出社区框架,继而利用引力作用完成社区结构划分,并可对发现社区的粒度大小进行选择以得到多种划分结果,无需先验知识及相关参数。通过真实网络实验验证,并与现有的社区发现算法比较,本文提出的算法能有效且较为准确地挖掘出复杂网络中的社区结构。
关键词
复杂网络
可选粒度
社区发现
引力作用
Keywords
complex network
optional granularity
community detection
gravitation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于引力作用的可选粒度社区发现算法
董宇欣
迟阔
印桂生
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
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