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1.
复杂网络的一种快速局部社团划分算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
解  汪小帆 《计算机仿真》2007,24(11):82-85,230
为了快速准确地寻找大规模复杂网络的社团结构,文中基于节点度优先的思想,提出了一种新的寻找复杂网络中的局部社团结构的启发式算法.该算法的基本思想是从待求节点出发,基于节点的度有选择性的进行广度优先搜索,从而得到该节点所在的局部社团结构.由于该算法仅需要利用到节点的局部信息,因此时间复杂度很低,达到了线性的时间复杂度.将该算法应用于社会学中经典的Zachary网络,获得了满意的结果.最后,还分析了如何对该算法加以改进以进一步提高准确度.  相似文献   
2.
网络社团发现的研究在生物学、计算机科学和社会学等多个领域具有重要意义。近年来,随着科学技术的进步,人们提出了很多社团划分的算法。本文综述了该领域比较有代表性的一些算法,然后提出了一种基于Map/Reduce模型的标号传播算法。最后,展望了该领域的未来研究方向。  相似文献   
3.
杨冬  赵康  刘玉田 《高电压技术》2015,41(3):778-786
为避免和消除严重影响电网安全稳定的电磁环网结构,提出了一种分阶段进行的电磁环网开环方案优化决策方法.首先,根据枢纽站的分布情况和电网的结构特性,应用GN分裂算法将低电压等级电网划分为若干个分区,并按照各个分区被划分出来的顺序形成电磁环网的开环方案集合.然后,在综合考虑提高系统安全稳定性和限制短路电流关系的基础上,基于层次分析法建立了开环方案综合评价模型,应用模糊综合评价算法对各个开环方案进行定量评价.实际特高压电网仿真结果表明,该方法为形成电磁环网开环方案提供了理论依据,满足运行规划中离线计算的速度要求.通过对开环方案进行系统性优化决策,山东特高压电网划分成2个500 kV分区,济南电网划分成3个220 kV分区.  相似文献   
4.
为获取飞机驾驶舱各显示与操纵装置的内在关联性,运用专家主观评价法寻找各装置之间的基本关系,并通过层次分析法得到各连接权重,进而构建飞机驾驶舱显示与操纵装置复杂网络;采用复杂网络理论中的GN (Girvan-Newman)算法,通过求解网络中各边的介数,对边进行删减,以模块度进行衡量,获得网络的社团结构;最后以波音737飞机驾驶舱部分现实与操纵装置为例构建了复杂网络,并采用UCINET软件进行社团结构分析,结果显示社团结构比较明显且符合实际情况.  相似文献   
5.
社团结构分析是一项非常重要且具有挑战性的工作,已经引起来自不同领域学者的广泛关注.在该文中,作者创新性地结合Potts模型和Markov动态过程,提出了衡量多尺度杜团结构稳定性的完整理论框架.对于给定的网络,该文通过揭示网络社团结构及其自旋动态的局域一致行为之间的关系,可以不使用特定的算法而直接获得社团结构相关的重要隐藏信息,比如社团结构的稳定性和在多个时间尺度的社团结构的最佳数量.它还克服了传统方法的不足,如模块度Q的分辨率局限性问题.进一步基于理论分析,该文给出一个无参数的社团结构探测算法.该算法通过计算每个节点的归属向量,可以识别网络的模糊社团结构,从而在多个层次上描述了每个节点参与重叠社团的程度.同时该文也证明了算法的可扩展性和在实际大型网络上的有效性.  相似文献   
6.
孙贵宾  周勇 《计算机应用》2015,35(3):633-637
复杂网络中普遍存在着一定的社团结构,社团检测具有重要的理论意义和实际价值.为了提高复杂网络中社团检测的性能,提出了一种基于结构相似度仿射传播的社团检测算法.首先,选取结构相似度作为节点之间的相似性度量,并采用了一种优化的方法来计算复杂网络的相似度矩阵;其次,将计算得到的相似度矩阵作为输入,采用快速仿射传播(FAP)算法进行聚类;最后,得到最终的社团结构.实验结果表明,所提算法在LFR(Lancichinetti-Fortunato-Radicchi)模拟网络上的社团检测平均标准化互信息(NMI)值为65.1%,要高于标签传播算法(LPA)的45.3%以及CNM(Clauset-Newman-Moore)算法的49.8%;在真实网络上的社团检测平均模块度值为53.1%,要高于LPA算法的39.9%以及CNM算法的47.8%,具有更好的社团检测能力,能够发现更高质量的社团结构.  相似文献   
7.
针对复杂网络结构划分过程复杂、准确性差的问题,定义了节点全局和局部相似性衡量指标,并构建节点的相似性矩阵,提出一种基于节点相似性度量的社团结构划分算法.其基本思路是将节点(或社团)按相似性合并条件划分到同一个社团中,如果合并后的节点(或社团)仍然满足相似性合并条件,则继续合并,直到所有节点都得到准确的社团划分.实验结果表明,所提算法能成功正确地划分出真实网络中的社团结构,性能比标签传播算法(LPA)、GN (Girvan-Newman)、CNM (Clauset-Newman-Moore)等算法优秀,能有效提高结果的准确性和鲁棒性.  相似文献   
8.
为了准确地检测出复杂网络的社团结构,提出一种基于信号自适应传递的社团发现方法.首先使信号在复杂网络上自适应地传递,从而获取网络中各节点对整个网络的影响向量,然后把网络中节点的拓扑结构转化成代数向量空间上的几何关系,最后结合聚类特性发现网络中的社团结构.为获取更加合理的空间向量,提出最佳传递次数,缩小搜索空间,增强算法寻优能力.该算法在计算机生成网络、Zachary网络和美国大学生足球赛网络上进行实验测试,并与GN算法、谱聚类算法、极值优化算法和信号传递算法进行实验对比,社团划分的准确性和精确性均有所提高,证明该算法具有有效性和可行性.  相似文献   
9.
针对目前社团结构检测算法计算量大以及不稳定的问题,在经典的Newman快速与LPAm的基础上提出了一种基于局部信息的社团发现新算法。算法利用节点度和共享邻居数定义节点相似度,并结合两个预设参数,逐步优化社团结构。性能分析证明,该算法不仅具有线性阶时间复杂度,而且是一种稳定的算法。实验结果表明,该算法在准确度上优于Newman快速和LPAm,且可行与有效。  相似文献   
10.
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.  相似文献   
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