复杂网络半监督的社区发现算法研究

• 作者: 于雅智 王静红
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 广义社区发现 半监督聚类 社会网络分析 相似度 Girvan-Newman(GN)
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1663-1667
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.06.014

摘要

为提高社区发现算法的运行效率,提出了一种基于节点相似度的半监督社区发现算法——SSGN算法.充分利用先验知识must-link、cannot-link约束集合,将先验信息通过衍生规则进行扩展,并对扩展的信息通过基于距离度量的方式加以验证.采用人工网络在UCI数据集和大型真实数据集上与真实网络进行验证,实验结果表明,基于节点相似度的半监督社区发现算法较其他半监督聚类算法更准确,也更高效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于雅智		1	4	1.0	1.0