基于图熵聚类的重叠社区发现算法

• 作者: 印安涛 施欢欢
• 来源期刊: 无线互联科技
• 关键词: 图聚类算法 图熵 复杂网络 重叠社区
• 年，卷（期）: 2016,（13）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 98-101,116
• 页数: 5页
• 字数: 3505字
• 语种: 中文

摘要

图聚类算法是数据挖掘和复杂网络研究中的一个关键环节。基于密度、层次划分的方法已经被广泛应用于流行病学、新陈代谢和科学引文写作中。尽管上述的聚类方法适用于复杂网络的社区发现，但精度受到限制，其中一个最大的挑战是重叠社区的生成。为填补这一缺口，提出了一种利用图熵搜索局部最优的聚类方法。与传统的基于密度的种子生长式方法不同，在每一次迭代中，引入图熵来衡量图结构的模块度，并为种子的选择提供了随机选择、基于节点的度和基于节点的聚类系数3种方案。经过自下而上迭代的聚类，引入准确率和召回率等评价指标评估聚类结果的精确度，证明了算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施欢欢	南京财经大学信息工程学院	4	3	1.0	1.0
2	印安涛	南京财经大学信息工程学院	2	2	1.0	1.0