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《计算机应用与软件》2017,(1)
针对传统算法社团划分精度较低以及模块度函数分辨率低的问题,提出一种基于相关拓扑势的社团发现算法,简称BITP算法。该算法考虑节点的相关性因素,引入相关拓扑势来衡量节点的影响力,寻找出其中的极大势值点,采用标签传播的思想对社团的规模进行控制。在人工合成网络和真实网络上,与多种算法进行实验对比,结果表明该算法多次运行结果相对稳定且社团划分精度较高。算法时间复杂度为O(n),且不需要先验知识,更适合大规模复杂网络上的社团结构挖掘。 相似文献
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寻找复杂网络中的社团结构对于理解复杂网络的结构和功能有十分重要的意义。本文对节点间的依赖程度进行分析,给出节点是否归属社团的新标准。从节点强度最大的节点开始根据节点间的依赖程度寻找一个初始社团,再依据一些定量条件增加节点扩展社团,由于仅需要用到节点的局部信息,时间复杂度达到了线性。将该算法应用于经典的Zachary网络,验证了其有效性。 相似文献
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复杂网络基于局部模块度的社团划分方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于局部模块度的社团划分算法,该算法的基本思想是将具有最大综合特征值的节点作为初始节点,然后从候选集中找到使局部模块度Q达到最大值时所对应的候选节点,将此节点合并到该社团中,更新候选集合直至Q值不再增加,此时该社团形成.由于算法仅需要利用节点的局部信息,因此时间复杂度很低,并且通过综合特征值,找到聚类中心,从而使得聚类效果大大提高.通过社会学中经典的Zachary网络表明了该算法的可行性,并得到满意的结果. 相似文献
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快速稳定地发现复杂网络中的社团是近年来社团划分研究的热点。标签传播算法(LPA)具有接近线性的时间复杂度,能快速发现复杂网络中的社团结构,但是该算法在标签传播过程中存在不确定性和随机性,降低了划分结果的准确性和稳定性。为了解决这一问题,设计了一种稳定的标签传播社团划分算法(S-LPA)。该算法利用改进的K-Shell算法来计算节点全局影响力,并结合能反映节点局部影响力的度值以及邻居节点信息,计算节点综合影响力;在标签传播过程中,根据标签影响力更新标签;当网络中所有节点的标签不再变化或者迭代次数达到最大值时,拥有相同标签的节点划分到同一社团中。在真实网络和人工合成网络上的实验结果表明,S-LPA算法不仅具有线性时间复杂度,而且提高了社团划分的质量和稳定性。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(12)
为了能够快速有效地发现复杂网络中的局部社团,提出一种基于节点内聚系数的局部社团发现算法。该算法选取最大度节点作为起始社团,不断搜索其邻居节点,将满足条件的节点不断加入起始社团从而形成新的社团。在不同规模的真实网络数据集和人工合成数据集上进行实验,并与其他三种局部社团发现算法进行社团划分效果的对比。实验结果表明,该算法能够在较短的运行时间内保持较高模块度来识别复杂网络中的局部社团结构,更适合于大规模复杂网络的社团结构挖掘。 相似文献
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为了准确、快速地发现大规模复杂网络中的局部社区,提出了一种基于节点接近度的局部社区发现算法。该算法以最大度节点作为起始节点,利用节点接近度和局部社区Q值不断搜索其邻居节点,将接近度最大的节点加入初始社区形成新的初始社区;同时,该算法也可以应用于复杂网络全局社区结构的划分。对2个典型复杂网络进行了局部社区挖掘分析,实验结果表明,该算法能够有效识别隐藏在实验网络中的局部社区。针对稀疏网络,该算法的时间复杂度为O(nlog(n)),n为网络节点数。 相似文献
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针对当前局部社区发现算法扩张速度慢不适用于大规模网络的问题,提出了一种基于图遍历的局部社区发现算法。该算法首先找出网络中度数最低的节点,以该节点为起点通过影响力函数将网络中的节点分为社区节点和边界节点,形成初步的社区划分,然后通过适应度函数确定边界节点的社区得到最终划分结果。实验结果表明,该算法在真实网络上进行测试时不仅能够有效地挖掘网络中的社区结构而且具有较快的速度。 相似文献
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社区划分可以揭示复杂网络中的内在结构和行为动态特点,是当前的研究热点。文中提出了一种基于网络嵌入和局部合力的社区划分算法。该算法将网络的拓扑空间转化成欧氏空间,把网络节点转换成向量表示的数据点,首先基于重力模型和网络拓扑结构,提出局部合力和局部合力余弦中心性指标(Local Resultant Force Cosine Centrality,LFC),通过节点的LFC和节点间的距离来确定各个初始小社区的中心节点,然后将网络中其他的非中心节点划入与其最近的中心节点所在的初始小社区内,最后通过优化模块度的方法来合并初始小社区并找到最优的网络社区结构。在6个现实世界网络和可调参数人工网络上与6种知名社区划分方法进行比较,比较结果表明了新算法良好的社区划分的性能。 相似文献
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针对传统社区划分算法忽略现实世界网络特征导致社区划分准确率低的问题,提出了一种基于节点从属度的加权网络重叠社区划分算法。该算法提出加权网络模型,通过模型得到了能刻画出真实网络结构的加权网络;通过网络拓扑结构定义了核心社区,核心社区对社区划分的准确性有着重要作用。该算法计算节点与核心社区间的从属度,并与从属度阈值进行比较进行核心社区扩展,根据扩展模块度优化思想,通过不断地调整从属度阈值直到获得最优的社区结构,完成重叠社区划分。在人工网络数据集和真实世界网络数据集上与已有算法进行实验对比,实验结果验证了所提算法能够准确、有效地检测出重叠社区。 相似文献
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社团划分算法是复杂网络研究中的一个热点问题.传统的复杂网络社团划分算法都必须获得全局网络的信息.随着网络规模不断增大,获得全局信息的难度随之增加;而在很多情况下只关心网络中某节点所在的局部社团.为了准确、快速地找到大规模复杂网络中的局部社团,提出了一种基于节点聚集系数性质的局部社团划分算法.该算法根据节点的连接频度,利用节点聚集系数的性质,从网络中某一待求节点开始,通过搜索邻居节点,划分该节点的社团结构.该算法只需要了解与待求节点相关的局部网络信息,在解决局部社团划分问题时其时间复杂度比传统的社团划分算法低.同时,该算法也可以应用于复杂网络全局社团结构的划分.利用该算法分别对Zachary空手道俱乐部网络和由Java开发工具包构成的软件网络图进行社团划分实验,并且分别对实验结果与对象网络的具体特征进行了对比分析. 相似文献
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真实网络大多是有向的,且网络结构随时间动态变化,传统的链路预测方法大多适用于无向网络,其分析方法不能有效挖掘真实网络中的信息。针对以上问题,提出了一种基于归一化AA和LAS的时序有向的链路预测算法,该算法基于共同邻居、节点度属性及局部社团相似性,为每个链接分配时间影响因子并将其引入NALAS指标进行计算,考虑了网络有向性和网络历史结构的影响。在真实社会网络数据集上对该算法进行了仿真并与Salton、Jaccard等算法进行对比。结果表明,提出的算法与其他算法相比,预测精度得到了提高,说明该算法可以有效地在时序有向的社会网络中进行链路预测。 相似文献
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贝叶斯网络分类器的精确构造是NP难问题,使用K2算法可以有效地缩减搜索空间,提高学习效率。然而K2算法需要初始的节点次序作为输入,这在缺少先验信息的情况下很难确定;另一方面,K2算法采用贪婪的搜索策略,容易陷入局部最优解。提出了一种基于条件互信息和概率突跳机制的贝叶斯网络结构学习算法(CMI-PK2算法),该算法首先利用条件互信息生成有效的节点次序作为K2算法的输入,然后利用概率突跳机制改进K2算法的搜索过程来提高算法的全局寻优能力,学习较为理想的网络结构。在两个基准网络Asia和Alarm上进行了实验验证,结果表明CMI-PK2算法具有更高的分类精度和数据拟合程度。 相似文献