共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
发现社团结构是研究复杂网络的重要前提,目前社团发现算法研究存在两个较为严峻的问题:评价函数单一和经典算法时间复杂度过大并且无法发现小粒度的社团。针对上述问题,本文首先提出了一种合理的发现算法评价函数,即社团完整度,实验证明,与经典的模块度函数 相比,社团完整度函数能够更合理地评价社团划分质量且社团完整度函数的灵敏度高于模块度函数;其次,本文提出了基于社团密度的社团发现算法,实验证明,该算法不仅可以发现小粒度的社团结构,随着网络节点数和边数的增加BDA算法在时间复杂度方面也具有明显的优势。最后,本文尝试将BDA算法应用在科学合作者网络并得到合理的社团结构。 相似文献
2.
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
3.
随着互联网的不断发展,大多数社会网络已逐渐显示出动态特性,动态社会网络社团分析对理解现实生活中社会网络结构和功能具有非常重要的意义.针对动态社会网络中的社团发现问题,提出一种基于隐Markov模型(hidden Markov model, HMM)的HMM_DC算法.该算法考虑到社会网络的动态特性,结合历史信息,将社团发现转化为求解隐马尔可夫模型中的最优状态序列问题,将网络中的社团结构和节点信息分别采用状态链和观察链表示,在无须指定额外参数的情况下实现动态网络的社团结构发现.最后,利用该算法和其他算法对VAST数据集、ENRON数据集和Facebook social network数据集进行实验仿真.仿真结果表明:该算法能够快速、准确地发现真实动态网络中的社团,其模块度Q值和互信息NMI值有很大提升. 相似文献
4.
可多边并行移出的社团发现方法 总被引:3,自引:3,他引:0
针对GN算法计算效率低下的缺陷,提出一个基于边的中介值测度的发现网络潜在社团结构的新算法。该算法在完成所有边的中介值计算后,利用成分的独立性,采用并行移出各个成分中具有最大中介值的边的方法。通过理论分析,在作为实验测试平台的实际的数据集上进行实验验证,结果表明该算法是快速、有效的。 相似文献
5.
针对电子邮件复杂网络中的社团发现问题,将具有良好聚类性能的DBSCAN算法引入电子邮件网络社团发现。基于对该算法的分析,研究了电子邮件网络社团发现的系统架构及算法实现流程。最后通过对安然邮件语料集的测试验证了DBSCAN算法在社团发现中的可行性。 相似文献
6.
7.
8.
社团结构作为复杂网络的拓扑特性之一具有重要的理论和实践意义。提出一种基于节点依赖度和相似社团融合的社团结构发现算法,首先根据依赖度和相似度的定义将整个网络划分成若干个平均集聚系数较大的局部网络,构成网络的基础骨架社团;然后根据连接度的定义不断将社团边缘的节点和小社团吸收到相应的骨架网络中去,直到所有节点都得到准确的社团划分。算法在Zachary空手道俱乐部网络和海豚社会网络中进行了社团划分实验,并与GN算法和Newman快速算法进行了比较,结果表明该算法可以有效地划分社团边缘的模糊节点,社团划分结果具有较高的准确度。 相似文献
9.
社团发现是复杂网络研究领域的重要研究内容之一。为了提高社团发现的性能,本文提出了一种交互迭代式的多尺度社团发现算法。将网络中的社团定量描述为邻居节点、外来节点和重叠节点多个尺度的线性组合,并针对每个尺度给出了相应的矩阵计算描述。在应用上述定量描述指标对网络进行社团发现时,提出了一种包含两个阶段的迭代式社团发现算法。在这两个阶段中,分别固定社团集合和主社团集合,并且分别调整主社团集合和社团集合来最大化上述社团量化指标。实验表明,本文提出的算法与其它社团发现算法相比不仅准去性和效率高,而且具有很好的灵活性 相似文献
10.
对现有的社会网络社团发现算法进行研究,发现存在算法时间复杂度高、准确率低和没有充分利用节点属性信息等问题,提出了一种基于节点相似度的社团发现算法以解决这些问题。综合考虑图的拓扑结构和节点属性信息,结合构造属性扩展图的思想和基于结构情境相似度的思想得到节点的相似度,利用改进的K-means算法对所有节点进行聚类得到社团结构。编程实验结果表明,使用该算法得到的社团准确率较高,算法的时间复杂度为线性的,在带属性的数据集上和不带属性的数据集上的测试结果均验证了算法的有效性。 相似文献
11.
传统的社区发现算法往往时间复杂度较高,K-means算法作为聚类算法且时间复杂度较低可为社区发现提供新思路,但K-means算法的原始应用场景为数值环境与社交网络不符,且自身存在初始中心节点选取敏感等原有问题,针对上述问题本文在下面三个方面进行了优化:第一,结合最短路径及共同邻居信息重新定义距离度量;第二,结合了节点的度和节点距离因素进行初始中心节点选取;第三,在K-means算法结果的基础上进行基于贪心策略以模块度为目标的层次聚类优化。通过实验表明:改进的K-means算法能够很好地应用于社区发现,得到的社区发现结果有较高质量。 相似文献
12.
13.
寻找网络的社区结构对于理解真实网络的自组织机制、可视化大网络有重要的作用.然而,现有的社区挖掘算法由于性能较低,还难以处理大型网络,特别是有着百万顶点的网络.然而,百万规模的大网络却在越来越多的真实应用中大量涌现,这对于高效的有效社区识别算法提出新的需求.为此,一种新颖的随机算法被提出,能够在接近线性时间内,从大型网络上高效地挖掘质量较高的网络社区:新算法的核心思路是在每一随机步骤中对网络中的顶点进行基于深度优先顺序的编码,这样的编码有助于有效地识别社区之间的边.最后,通过针对模拟网络和真实网络的一系列实验验证了新算法的高效性和有效性. 相似文献
14.
社区发现是当前社会网络研究领域的一个热点和难点,现有的研究方法包括:(1)优化以网络拓扑结构为基础的社区质量指标;(2)评估节点间的相似性并进行聚类;(3)根据特定网络设计相应的社区模型等.这些方法存在如下问题:(1)通用性不高,难以同时在无向网络和有向网络上发挥出好的效果;(2)无法充分利用网络的结构信息,在真实数据集上表现不佳.针对上述问题,提出一种基于节点不对称转移概率的网络社区发现算法CDATP.该算法通过分析网络拓扑结构来设计节点转移概率,并使用random walk方法评估节点对网络社区的重要性.最后,以重要性较高的节点作为核心构造网络社区.与现有的基于random walk的方法不同,CDATP为网络中节点设计的转移概率具有不对称性,并只通过节点局部转移来评估节点对社区的重要程度.通过大量仿真实验表明,CDATP在人工模拟数据集和真实数据集上均比其他最新算法有更好的表现. 相似文献
15.
Community Detection in Dynamic Social Networks Based on Multiobjective Immune Algorithm 总被引:1,自引:0,他引:1 下载免费PDF全文
Community structure is one of the most important properties in social networks,and community detection has received an enormous amount of attention in recent years.In dynamic networks,the communities may evolve over time so that pose more challenging tasks than in static ones.Community detection in dynamic networks is a problem which can naturally be formulated with two contradictory objectives and consequently be solved by multiobjective optimization algorithms.In this paper,a novel multiobjective immune algorithm is proposed to solve the community detection problem in dynamic networks.It employs the framework of nondominated neighbor immune algorithm to simultaneously optimize the modularity and normalized mutual information,which quantitatively measure the quality of the community partitions and temporal cost,respectively.The problem-specific knowledge is incorporated in genetic operators and local search to improve the effectiveness and efficiency of our method.Experimental studies based on four synthetic datasets and two real-world social networks demonstrate that our algorithm can not only find community structure and capture community evolution more accurately but also be more steadily than the state-of-the-art algorithms. 相似文献
16.
17.
With the rapidly growing evidence that various systems in nature and society can be modeled as complex networks, community detection in networks becomes a hot research topic in physics sociology, computer society, etc. Although this investigation of community structures has motivated many diverse algorithms, most of them are unsuitable when dealing with large networks due to their computational cost. In this paper, we present a faster algorithm ComTector which is more efficient for the community detection in large complex networks based on the nature of overlapping cliques. This algorithm does not require any priori knowledge about the number or the original division of the communities. With respect to practical applications, ComTector is challenging with five different types of networks including the classic Zachary Karate Club, Scientific Collaboration Network South Florida Free Word Association Network, Urban Traffic Network North America Power Grid and the Telecommunication Call Network. Experimental results show that our algorithm can discover meaningful communities that meet both the objective basis and our intuitions. 相似文献
18.
一种基于因子图模型的半监督社区发现方法 总被引:3,自引:0,他引:3
社区发现是社交网络分析中一个重要的研究方向.当前大部分的研究都聚焦在自动社区发现问题,但是在具有数据缺失或噪声的网络中,自动社区发现算法的性能会随着噪声数据的增加而迅速下降.通过在社区发现中融合先验信息,进行半监督的社区发现,有望为解决上述挑战提供一条可行的途径.本文基于因子图模型,通过融入先验信息到一个统一的概率框架中,提出了一种基于因子图模型的半监督社区发现方法,研究具有用户引导情况下的社交网络社区发现问题.在三个真实的社交网络数据(Zachary社会关系网、海豚社会网和DBLP协作网)上进行实验,证明通过融入先验信息可以有效地提高社区发现的精度,且将我们的方法与一种最新的半监督社区发现方法(半监督Spin-Glass模型)进行对比,在三个数据集中F-measure平均提升了6.34%、16.36%和12.13%. 相似文献
19.
20.
社区识别技术是公共安全领域潜在危害行为预警预测和已发生危害行为追踪溯源的基础,针对传统社区识别算法将社区视作单一集合而无法描述社区主次成员的问题,提出一种基于动态距离的模糊社区识别算法。该算法将传统的单一社区结构划分为核心区域和边际区域,以边际区域来描述社区的模糊区间。该算法首先将网络设想为动态演变模型,网络中的任意节点均会与其他节点产生互动,互动将改变各节点间距离,距离也反过来影响互动。在阈值的界定下,受到多个社区吸引的节点被划分到边际区域,最终距离分布趋于稳定,各个社区结构得以显现。通过对比实验验证了CDFDD算法在社区识别上的有效性。 相似文献