一种基于链路预测的图聚类算法

• 作者: 安建瑞 张龙波 怀浩 王晓丹 王雷 金超
• 来源期刊: 山东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图聚类 GN算法 链路预测
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3701字
• 语种: 中文

摘要

通过重新定义传统GN算法的边介数计算，提出了一种基于链路预测方法的图聚类算法；并且在分析GNRA仍旧存在的不足的基础上，给出了其改进算法IGNRA 。通过对常用的四组数据集进行实验比较发现：所提出的GNRA算法在效率上比传统的GN算法能够明显提高，而IGN‐RA相比较G N RA、G N具有最低的计算复杂度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张龙波	山东理工大学计算机科学与技术学院	36	178	7.0	11.0
2	王雷	山东理工大学计算机科学与技术学院	21	99	6.0	9.0
3	怀浩	山东理工大学计算机科学与技术学院	6	40	4.0	6.0
4	王晓丹	山东理工大学计算机科学与技术学院	12	37	3.0	5.0
5	金超	山东理工大学计算机科学与技术学院	4	27	2.0	4.0
6	安建瑞	山东理工大学计算机科学与技术学院	5	31	3.0	5.0