复杂网络社团挖掘中基于路径的模块性分析方法

• 作者: 杨洪勇 王文胜
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 路径 模块性 社团挖掘 概率分布 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 173-178
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 5505字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.04.031

摘要

在复网络社团挖掘过程中,传统的模块性定义依赖网络的邻接矩阵,仅考虑相邻节点间的关系,不能很好地描述真实网络的结构特征.为此,提出一种基于路径的模块性分析方法.根据网络节点间的路径及其概率分布构建模块性矩阵,用于替换传统基于边的模块性矩阵(邻接矩阵),得到能反映网络结构的模块性参数,并将其应用于复杂网络的社团挖掘,根据得到的社团结构对节点的标签进行预测.在Flickr数据集上的实验结果表明,与ModMax,LableDiffusion和EdgeCluster方法相比,该方法对节点标签的预测性能较好,能更准确地反映网络的社团结构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨洪勇	鲁东大学信息与电气工程学院	95	660	14.0	20.0
2	王文胜	鲁东大学信息与电气工程学院	5	9	2.0	2.0