基于模糊聚类的社团划分算法

• 作者: 宋俐 杨云云 谢刚
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 社区发现 隶属函数 模糊等价关系 等价类
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 126-133
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 字数: 5854字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.08.024

摘要

目前大多数的社团划分算法将网络划分为若干个相互独立的社团,但是对于某些实际网络,社团与社团之间不是相互独立的,即某些社团之间存在公共节点,大多数的社团划分算法无法对这类实际网络进行合理的社团划分.针对该问题,提出一种基于节点间共享邻居数的隶属函数,结合模糊聚类算法进行社团划分,即设置合理的截集阈值α,将位于同一个等价类内的节点划分到同一社团.在GN经典人造网和空手道俱乐部网络、海豚网络上进行测试的结果表明,对社团结构已知的网络划分结果符合实际情况,在对海豚网络进行社团划分时,与Newman快速算法、利用堆结构的贪婪算法、标签传播算法相比,该算法得到的模块度更高,并且能够更好地检测出实际网络中的公共节点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢刚	太原理工大学信息工程学院	109	809	14.0	23.0
2	杨云云	太原理工大学信息工程学院	5	9	1.0	3.0
3	宋俐	太原理工大学信息工程学院	1	7	1.0	1.0