一种改进的谱聚类方法在复杂网络社团检测中的应用

• 作者: 王林 闫安文
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 社团检测 模块度 谱图方法
• 年，卷（期）: 2017,（18）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 30-31,35
• 页数: 3页
• 分类号: TN929.12
• 字数: 2272字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.18.009

摘要

社团结构是复杂网络的重要特征之一.谱聚类方法在复杂网络社团检测中具有十分重要的作用.针对谱聚类算法在复杂网络社团检测中只选择部分特征向量聚类的问题,提出了一种改进的谱聚类方法,该方法对网络矩阵的所有特征向量进行加权,并引入尺度参数,采用网络矩阵的所有特征向量进行聚类.实验结果表明,与传统谱聚类算法相比,该方法可以有效地对网络进行划分,并可以反映出网络中社团的多尺度特性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王林	西安理工大学自动化与信息工程学院	74	1063	14.0	31.0
2	闫安文	西安理工大学自动化与信息工程学院	1	2	1.0	1.0