基于改进的ACCA的复杂网络社团结构发现

• 作者: 杨通辉 王红 臧丽
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 社团结构 聚类算法 改进的蚁群聚类算法
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 页码范围: 129-132
• 分类号: TP393
• 字数: 4258字
• 语种: 中文

摘要

复杂网络社团结构划分日益成为近年来复杂网络的研究热点,到目前为止,已经提出了很多分析复杂网络社团结构的算法.该文在聚类算法的基础上,提出了一种基于改进的ACCA的复杂网络社团结构发现方法.该文提出的方法的好处是社团数目不用事先被指定,并且此算法最大的优点就是能获取全局最优解.通过ZacharyKarate Club经典模型验证了该算法的可行性和有效性,实验结果表明,该算法能成功地发现各个社团,是一种行之有效的网络社团发现算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红	山东师范大学信息科学与工程学院	80	509	13.0	18.0
2	臧丽	山东师范大学信息科学与工程学院	3	10	3.0	3.0
3	杨通辉	山东师范大学信息科学与工程学院	2	7	2.0	2.0