基于物理场论的探测复杂网络社团结构的分布估计算法

• 作者: 刘晋钢 刘晋霞 孙丽萍 张丽 杜静
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 地球科学
• 关键词: 社团结构 复杂网络 分布估计算法 场论
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 126-133
• 页数: 8页
• 分类号: N94|TP301.6
• 字数: 4587字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2017.01.015

摘要

探测社团结构是复杂网络分析中一个基本和重要的问题.为提高探测社团结构的效率,本文提出了基于复杂网络场论的社团结构分布估计算法.通过设置不同种群规模,本文算法运用经典物理场论理论构建节点间场论模型,并在此基础上建立了社团结构概率模型,按照社团结构概率模型建立了分布估计算法.将该算法与GN(Girvan Newman)算法、遗传算法及启发式算法比较其产生的最优解,并分析它们的均值及方差的差异.结果表明:基于复杂网络场论的社团结构分布估计算法收敛速度较快,划分效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张丽	太原科技大学经济与管理学院	9	8	2.0	2.0
2	杜静	太原科技大学经济与管理学院	9	18	3.0	3.0
3	刘晋钢	太原工业学院计算机工程系	13	52	3.0	7.0
4	刘晋霞	太原科技大学经济与管理学院	10	58	4.0	7.0
5	孙丽萍		1	1	1.0	1.0