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摘要:
针对目前复杂网络优化聚类算法目标函数的有偏性影响聚类精度的问题,提出了“群”的概念,实现了对节点在聚类过程中局部信息决策环境的划定.提出了基于“群”概念改进的网络模块性评价函数,并以该函数作为目标函数对Fast-Newman(FN)算法进行了改进.在不同类别数据集上进行的聚类实验的结果表明,基于“群”思想改进的FN算法(GFN)在复杂网络中的聚类精度比FN算法平均提高了约70%,从而验证了“群”思想在揭示真实簇结构过程中的有效性.
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文献信息
篇名 GFN:基于“群”思想对Fast-Newman算法改进的复杂网络聚类算法
来源期刊 高技术通讯 学科
关键词 复杂网络 聚类算法 模块度评价函数 Fast-Newman (FN)算法
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目 计算机与通信技术
研究方向 页码范围 1016-1023
页数 8页 分类号
字数 7034字 语种 中文
DOI 10.3772/j.issn.1002-0470.2013.10.004
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 牛建伟 北京航空航天大学计算机学院 58 1191 15.0 34.0
2 童超 北京航空航天大学计算机学院 14 106 4.0 10.0
3 戴彬 北京航空航天大学计算机学院 8 13 2.0 3.0
4 彭井 北京航空航天大学计算机学院 2 7 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
复杂网络
聚类算法
模块度评价函数
Fast-Newman (FN)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
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
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
航空科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.chinaasfc.cn/file_show.asp?LanMuID=GZZD0100
项目类型:面上项目
学科类型:
论文1v1指导