遗传聚类的社团结构发现

近年来在复杂网络中发现社团的结构引起了广泛的关注,目前已经提出了一些采用进化计算来分析复杂网络社团结构的方法．但大部分算法还存在处理过程复杂,空间复杂度过高等问题．通过确定网络节点的距离关系和聚类中心,提出一种新的基于遗传聚类的社团发现算法．将该算法用于真实网络的社团发现,实验结果验证了算法的可行性和有效性．     

基于K-means聚类算法的复杂网络社团发现新方法

提出了一种基于K-means聚类算法的复杂网络社团结构划分方法。算法基于Fortunato等人提出的边的信息中心度,定义了节点的关联度,并通过节点关联度矩阵来进行聚类中心的选择和节点聚类,从而将复杂网络划分成k个社团,然后通过模块度来确定网络理想的社团结构。该算法有效地避免了K-means聚类算法对初始化选值敏感性的问题。通过Zachary Karate Club和College Football Network两个经典模型验证了该算法的可行性。     

应用Normal矩阵谱平分法的多社团发现

现实世界中许多实际网络都有一个共同的性质,即社团结构。揭示网络中的社团结构,对于了解网络结构与分析网络性质都是很重要的。分析了常见的社团发现算法的特点,以及谱二分法在实际应用中必须不断迭代才能完成多社团发现的不足,提出了基于Normal矩阵和k-means聚类算法的多社团发现方法。该算法能选择合适的特征向量维数,为k-means划分社团提供有效数据,相比其他算法有着较高的准确率。     

基于PCA的社团结构谱聚类改进算法

为了分析复杂网络和复杂系统的结构和功能特性,提出一种基于谱聚类和主成分分析(principle component analysis,PCA)的网络社团结构检测算法.利用主成分分析方法分析网络中社团结构的拓扑特点,通过压缩网络数据获得网络主要信息,提出了用于确定传统谱聚类中特征向量个数的方法,并在此基础上改进了谱聚类算法.该算法应用于海豚网络和足球网络等网络实例.实验结果表明,该算法可以根据网络结构动态获得特征向量个数,社团划分结果可行有效.     

基于局部信息的复杂网络社团结构发现算法

发现网络中的社团结构有助于更好地理解网络结构和分析网络属性。通过定义边的聚类系数和基于局部信息的方法,提出了一种寻找复杂网络中社团结构的算法。该算法首先在网络的剩余节点中寻找度最大的节点,然后利用该节点的局部信息、边的聚类系数和凝聚的思想,得到复杂网络的社团结构。在两个典型网络上的测试结果表明了该方法的可行性。     

基于K means聚类算法的复杂网络社团发现新方法*

提出了一种基于Kmeans 聚类算法的复杂网络社团结构划分方法。算法基于Fortunato等人提出的边的信息中心度,定义了节点的关联度,并通过节点关联度矩阵来进行聚类中心的选择和节点聚类,从而将复杂网络划分成k个社团,然后通过模块度来确定网络理想的社团结构。该算法有效地避免了Kmeans 聚类算法对初始化选值敏感性的问题。通过Zachary Karate Club和College Football Network两个经典模型验证了该算法的可行性。     

微分方程在复杂网络社团发现中的研究

理解复杂网络的关键在于迅速精确地发现网络中的社团结构。基于图理论的谱聚类算法是一种有效并全局收敛的优秀社团发现算法,其计算量集中于特征值和特征向量的计算。结合常系数线性常微分方程的解与系数矩阵特征值的关系,提出了基于微分方程的谱聚类社团发现算法(AMCF和LMCF);这两种算法避免了矩阵的特征值和特征向量的复杂计算过程,为社团发现算法提供了新的思路。理论分析和实验验证了算法的有效性。     

半指导的核聚类检测网络社团方法

近年来,复杂网络中的社团发现越来越受到研究人员的关注并且许多方法被提了出来。在这种背景下,最近李等人提出了一种用来评估社团质量的函数,称之为模块密度函数（即D值）。该函数显示了较高的D值对应于较好的社团结构,然而,优化该函数是一个NP难问题。通过模块密度函数D的半指导聚类优化,论证了模块密度函数的半指导聚类与核k方法的等价性并提出了一种新的半指导核聚类检测复杂网络社团方法。在一个经典的计算机产生的随机网络中检验了该算法,并与基于模块密度的直接核方法做了比较。特别地,当网络中社团结构变得模糊时,实验结果显示这种新的算法在发现复杂网络社团上是有效的。     

基于相对密度的社团结构探测算法

社团结构发现方法已经成为复杂网络的一个研究热点。在分析目前一些典型的社团探测算法的基础上,该文提出基于相对密度的社团结构划分方法,该方法可以有效地解决SCAN算法中对参数值过于敏感、参数值难以设置以及高密度社团完全被相连的低密度所包含等问题。把该算法应用到已知社团结构的计算机生成网络中,并与SCAN算法的划分结果进行比较。实验结果表明,该算法是有效可行的。     

一种基于网络社团结构和模块化函数的聚类算法

结合复杂网络社团结构的相关研究,提出一种基于网络社团结构和模块化函数的聚类算法CSMFBCA(Community Structure and Modularization Function Based Clustering Algorithms)。算法通过数据点之间的关系进行融合,形成一定的数据簇,然后定义一个统筹全局的模块化函数,再通过最大化模块函数值,得到最优的聚类结果。实验结果表明,该算法不仅能很好地解决凹形数据聚类以及聚类个数识别的问题,而且能处理权重无向网络的社团发现问题,比现有的典型算法有明显的优势。     

基于复杂网络社团划分的文本聚类方法

文本聚类是文本挖掘的一种重要方法,提出了一种加权复杂网络社团划分的新算法,通过不断寻找复杂网络中的稠密集并对其进行适当操作,达到了划分加权复杂网络的目的.将该算法应用于文本聚类,将文本用向量空间模型表示,用余弦公式计算文本之间的相似度,根据邻居节点构造出加权复杂网络,用提出的算法对加权复杂网络进行社团划分.对Reute...     

基于谱聚类的复杂网络社团发现算法

复杂网络社团发现的研究对于控制疾病传播、网络病毒的传播等具有重大意义.针对已有社团发现算法时间复杂度过高,不适用于结构未知的大型网络等问题,结合谱聚类在识别未知分布数据集聚类方面的优势,以及模块度函数能够在大型网络中搜寻出最佳社团数目的能力,提出了基于谱聚类的社团发现算法--SCCF算法.实验结果表明,与已有的社团发现算法相比,SCCF算法效率更高,并且能够在网络节点数上万的大型网络中得到高质量的社团结构.     

一个基于多维特征向量的复杂网络社团结构发现算法

作为复杂网络重要特性之一的社团结构在大量现实的大规模复杂系统研究中占有重要的一席地位.论文在研究现有的社团发现算法基础上,提出了一种基于多维特征向量的复杂网络社团结构发现算法,实验证明,该算法能够有效的发现复杂网络中的社团结构,对于进一步进行复杂网络上的信息挖掘具有重要的意义.     

二谱分聚类的复杂网络社团检测方法

近年来,复杂网络中的社团发现越来越受到研究人员的关注并且许多方法被提了出来。为有效地检测复杂网络中的社团结构,优化了评估与发现社团的模块密度函数(即D值)。通过模块密度的优化进程,证明了模块密度函数能写成模块密度矩阵迹的最大化表达形式。利用模块密度矩阵的谱分分解,提出了一种新的二谱分的聚类检测复杂网络社团方法。在LFR标准人工模型网络中验证了二谱分方法的有效性。实验结果显示这种新的方法在发现复杂网络社团上有较高的准确性。     

复杂网络强社团结构探测

社团结构是反映复杂网络整体性质的重要特征,本文从强社团结构定义出发提出简单启发式强社团结构探测算法,受启发因素为度-度负相关性和簇-度负相关性.利用该算法对空手道俱乐部成员关系网络和美国大学橄榄球队网络进行社团结构探测,验证了该算法能正确探测出网络的强社团结构.并将划分结果与传统划分进行比较分析,该算法未引入其它量化指标或中间变量,降低了计算复杂度,在采用方法上不同于单纯的分裂或聚合,有效地提高了探测速度,更适合大规模复杂网络社团结构探测.     

基于聚类的复杂网络社团发现算法

对基于聚类技术的复杂网络社团发现算法进行研究,分析网络中结点间的相似性度量方法,提出把复杂网络中的结点转化为向量的顶点到向量映射(MVV)算法,把网络中的结点转化成适合聚类算法的数据结构形式.对不同聚类算法及相似性度量方法的性能进行比较分析,结果表明,MVV算法可以提高发现复杂网络中社团的能力.     

基于K-means聚类和数据场理论的复杂网络社团结构探寻

探寻社团结构是研究复杂网络结构与功能之间关系的基础.提出和分析了基于K-means聚类的社团探寻算法和基于数据场理论的社团探寻算法,并通过实验仿真验证了这两种算法的有效性.在仿真中发现并验证了社团内部比整个网络具有更加鲜明的小世界效应,这说明在网络控制中,在相同的耦合强度下,对社团的同步控制比对整个鲻网络的同步控制更容易实现.     

核k-means聚类检测复杂网络社团算法

为揭示复杂系统中的结构与功能之间的联系,复杂网络中的社团发现成为一项最基本的任务.最近,李等人提出了一种用来评估社团质量的函数,称之为模块密度函数(即D值),并利用一个核矩阵给出了模块密度目标函数与核k-means方法之间的等价性.基于这种等价性,通过过渡操作的核矩阵来优化模块密度函数并提出了一种新的核k-means算法.实验结果表明,这种算法在发现复杂网络社团上是有效的.     

基于相似性复杂网络社团结构发掘算法的研究

复杂网络的社团结构对于研究现实世界有着重要意义。然而,现在的一些算法存在着划分精度不够,限制条件较多等不足,影响了复杂网络的应用。所以,本文提出了一种基于相似性复杂网络社团有效划分算法。文中,利用相似性,灵活定制阈值,将层次聚类思想应用到网络社团发掘过程中。并且,在不同的层次上设定了相应阈值,保证了精度,实现网络社团的初步划分。为获得更加清晰的结构,提出了重叠节点的相似性指标。结果,本文不仅发现了网络的层次社团结构,还挖掘出重叠节点。最后,实验表明本算法提高了复杂网络社团划分的精度。     

特征文本提取的网络社团划分聚类算法

传统的文本聚类方法都是基于簇的算法,文本聚类错误率较高,效率较低。本文提出了一种新的文本聚类算法,首先将特征文本提取,根据特征文本之间的相似度构造一个加权的复杂网络,利用加权复杂网络社团划分方法对其网络进行社团划分,实现文本聚类。将文本特征提取,实现网络稀疏性,提高聚类效率;利用网络的社团划分提高了文本的聚类效果。实验证明该方法的可行性和有效性。