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复杂网络交叠团模糊分析与信息挖掘
1
作者
赵昆
张绍武
潘泉
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第7期2452-2454,2461,共4页
针对复杂网络交叠团的聚类与模糊分析方法设计问题,给出一种新的模糊度量及相应的模糊聚类方法,并以新度量为基础,设计出两种挖掘网络模糊拓扑特征的新指标:团间连接紧密程度和模糊点对交叠团的连接贡献度,并将其用于网络交叠模块拓扑...
针对复杂网络交叠团的聚类与模糊分析方法设计问题,给出一种新的模糊度量及相应的模糊聚类方法,并以新度量为基础,设计出两种挖掘网络模糊拓扑特征的新指标:团间连接紧密程度和模糊点对交叠团的连接贡献度,并将其用于网络交叠模块拓扑结构宏观分析和团间关键点提取。实验结果表明,使用该聚类与分析方法不仅可以获得模糊团结构,而且能够揭示出新的网络特征。该方法为复杂网络聚类后分析提供了新的视角。
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关键词
网络模糊聚类
团
—点相似度
团
间连接
紧密度
团间连接贡献度
对称非负矩阵分解
网络宏观拓扑
下载PDF
职称材料
题名
复杂网络交叠团模糊分析与信息挖掘
1
作者
赵昆
张绍武
潘泉
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第7期2452-2454,2461,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60775012
60634030)
西北工业大学创新基金资助项目(KC02)
文摘
针对复杂网络交叠团的聚类与模糊分析方法设计问题,给出一种新的模糊度量及相应的模糊聚类方法,并以新度量为基础,设计出两种挖掘网络模糊拓扑特征的新指标:团间连接紧密程度和模糊点对交叠团的连接贡献度,并将其用于网络交叠模块拓扑结构宏观分析和团间关键点提取。实验结果表明,使用该聚类与分析方法不仅可以获得模糊团结构,而且能够揭示出新的网络特征。该方法为复杂网络聚类后分析提供了新的视角。
关键词
网络模糊聚类
团
—点相似度
团
间连接
紧密度
团间连接贡献度
对称非负矩阵分解
网络宏观拓扑
Keywords
network fuzzy clustering
clique-node similarity
clique-clique closeness degree
inter-clique connection contribution degree
symmetrical nonnegative matrix factorization(s-NMF)
network topology macrostructure
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂网络交叠团模糊分析与信息挖掘
赵昆
张绍武
潘泉
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010
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