基于双曲空间嵌入的极小值社区划分算法

• 作者: 张毅 羿舒文 谢菁
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 双曲空间 复杂网络 嵌入 极小值聚类 社区划分
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 73-80
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 7036字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0054480

摘要

真实复杂网络节点度分布服从幂律分布,而双曲空间能够完整表现这一特性.为此,提出一种基于双曲空间嵌入与极小值聚类的社区划分算法MHE.将建模后的复杂网络嵌入庞加莱圆盘模型,保留复杂网络的全局拓扑信息.根据庞加莱圆盘中的角度统计节点分布关系,得到θ曲线,并以最优模块度选择曲线极小值作为最优社区的划分依据.使用中国移动用户的真实访问数据对算法进行有效性评估,结果表明,与Louvain、SLPA和正则化谱聚类算法相比,该算法无需选择聚类中心并且计算复杂度较小,在真实复杂网络中能够获得较好的社区划分效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张毅	武汉大学电子信息学院	38	417	11.0	20.0
2	谢菁	武汉大学电子信息学院	5	5	2.0	2.0
3	羿舒文	武汉大学电子信息学院	4	4	1.0	1.0