非二值化图序列的Community挖掘

• 作者: 汤军 陈松灿
• 来源期刊: 山东大学学报：工学版
• 学科: 工学
• 关键词: 图序列 挖掘 Community 代价函数 优化
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 37-42
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对现有图序列Community发现方法的缺陷,提出了一种基于最小描述长度原理的非二值化图序列的Com-munity挖掘方法。根据其具有某些NP完全问题的性质,对问题进行预处理得到相对较好的初始输入。基于图序列编码长度的概念,通过重组并结合其中的灰度信息对优化问题进行求解,高效地解决了Community挖掘问题。借鉴遗传算法的随机和择优思想,避免在求解过程中被困于局部最小。此外,所提算法能随着时间演变及时判断出Community结构的变化。最后通过实验验证了该方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈松灿	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	120	1370	19.0	32.0
2	汤军	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0