遗传聚类的社团结构发现

• 作者: 侯晓荣 张新丽 朱大勇
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 社团结构 遗传聚类 相异性指数 模块度
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 页码范围: 81-84
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2903字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2009.01.012

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱大勇	电子科技大学计算机科学与工程学院	40	327	11.0	16.0
2	侯晓荣	电子科技大学自动化工程学院	25	85	5.0	8.0
3	张新丽	成都信息工程学院数学与信息科学系	5	35	3.0	5.0