复杂网络中基于节点相似性聚类的网络社团发现方法研究

• 作者: 郑凤妮
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 社团发现 聚类算法 节点相似性 节点向量化
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 231-234
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2643字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2013.05.054

摘要

针对复杂网络社团发现的问题,使用聚类方法对其进行详细的研究,将网络节点的数据结构转化成聚类算法的数据结构,根据节点之间的相似度对节点进行合并或分割,并且使用向量计算的方法对复杂网络的节点相似度进行度量.改进的算法把网络中的每个节点都作为一个信息源,具有收发信息的功能,按照改进的信息传递方法进行相似度值的传递和遍历,使用复杂网络中常用的Zachary俱乐部网络作为实验对象验证.本方法提高了复杂网络社团发现的算法效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑凤妮	华南理工大学计算机科学与工程学院	3	10	2.0	3.0