用于网络重叠社区发现的粗糙谱聚类算法

• 作者: 肖南峰 黄发良
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 重叠社区结构 谱映射 粗糙聚类 复杂网络
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与图形、图像技术
• 页码范围: 263-266
• 分类号: TP391
• 字数: 4341字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2012.02.014

摘要

针对绝大多数社区发现算法都存在着网络节点仅隶属于一个社区的假设,引入谱图理论与粗糙集理论来分析复杂网络社区,提出一种用于网络重叠社区发现的粗糙谱聚类算法RSC,该算法用上下近似来刻画网络节点的社区归属,边界表示社区之间共享的节点,通过优化重叠社区结构模块度来实现重叠社区发现.通过3个不同类型真实网络的仿真实验,结果验证了该方法的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖南峰	华南理工大学计算机科学与工程学院	83	679	14.0	19.0
2	黄发良	华南理工大学计算机科学与工程学院	30	278	10.0	16.0