中国学术期刊网络出版总库
  关闭
基于点距离和密度峰值聚类的社区发现方法  
   推荐 CAJ下载 PDF下载
【英文篇名】 Community detection method based on vertex distance and clustering of density peaks
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 黄岚; 李玉; 王贵参; 王岩;
【英文作者】 HUANG Lan; LI Yu; WANG Gui-shen; WANG Yan; College of Computer Science and Technology; Jilin University; Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education;
【作者单位】 吉林大学计算机科学与技术学院; 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室;
【文献出处】 吉林大学学报(工学版) , Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition), 编辑部邮箱 2016年 06期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 计算机应用; 社区发现; 节点距离; 密度峰值聚类; 复杂网络;
【英文关键词】 computer application; community detection; vertex distance; density peaks clustering(DPC); complex network;
【摘要】 在复杂网络中节点相似度度量以及密度峰值聚类算法的基础上,提出了一种基于点距离和密度峰值聚类的社区发现方法。首先,提出了基于节点相似度和节点间最短距离的节点距离度量。然后,应用密度峰值聚类方法探究网络中的社区结构,密度峰值聚类算法不仅能够检测出各个社区中心并进行相应的社区扩展,而且能够避免参数选择过程。最后,通过与经典算法在真实数据集和人工合成数据集上的比较实验,充分验证了本文方法的可行性和有效性。
【英文摘要】 Based on vertex similarity in complex network and density peaks clustering,a community detection method is proposed.First,a vertex distance calculation based on vertex similarity and the shortest distance between vertexes is proffered.Then,the density peaks clustering method is applied to detect the community structure in network.The density peaks clustering method not only allows the detection of the community centers to establish the epicenter for community expansion,but also avoids the process of selecti...
【基金】 国家自然科学基金项目(61472159;61572227)
【更新日期】 2016-12-15
【分类号】 O157.5
【正文快照】 长春130012)0引言Girvan和Newman开创了社区发现算法的先河,于2002年提出了基于划分方法的GN算法[1],该算法奠定了社区发现研究领域的基石。随后Girvan和Newman又引入了“模块度”的概念[2],旨在将网络划分为具有最大模块度的社区,并假设模块度的值越高预示着划分结果越好。模?

xxx
【读者推荐文章】中国期刊全文数据库 中国博士学位论文全文数据库 中国优秀硕士学位论文全文数据库 中国重要会议论文全文数据库
【相似文献】
中国期刊全文数据库
中国优秀硕士学位论文全文数据库
中国博士学位论文全文数据库
中国重要会议论文全文数据库
中国重要报纸全文数据库
中国学术期刊网络出版总库
点击下列相关研究机构和相关文献作者,可以直接查到这些机构和作者被《中国知识资源总库》收录的其它文献,使您全面了解该机构和该作者的研究动态和历史。
【文献分类导航】从导航的最底层可以看到与本文研究领域相同的文献,从上层导航可以浏览更多相关领域的文献。

数理科学和化学
  数学
   代数、数论、组合理论
    组合数学(组合学)
     图论
  
 
  CNKI系列数据库编辑出版及版权所有:中国学术期刊(光盘版)电子杂志社
中国知网技术服务及网站系统软件版权所有:清华同方知网(北京)技术有限公司
其它数据库版权所有:各数据库编辑出版单位(见各库版权信息)
京ICP证040431号    互联网出版许可证 新出网证(京)字008号