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摘要:
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雏数,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.
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内容分析
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文献信息
篇名 应用Normal矩阵谱平分法的多社团发现
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 社团结构 Normal矩阵 谱平分法 k-means聚类算法
年,卷(期) 2010,(27) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 43-45
页数 分类号 TP393
字数 3622字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.27.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张燕平 安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室 148 1556 21.0 32.0
2 赵姝 安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室 82 555 13.0 19.0
3 王杨 安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室 14 67 6.0 8.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
社团结构
Normal矩阵
谱平分法
k-means聚类算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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