论文摘要
社团发现算法在学术界得到了广泛的关注和研究,但是利用网络的边属性进行重叠社团发现的研究还比较新颖.通过将谱分析应用到边图上来发现重叠社团,谱二分法被改进为能够发现重叠节点的新算法.实验中改进的谱二分法与经典的边社团检测LC算法、分裂型的社区结构发现GN算法和派系过滤CPM算法在3个评价准则上进行对比,在3个真实网络上的实验结果表明本文提出的改进谱二分法效果更好,该算法不但实现了准确的社团划分,而且找到了社团之间的重叠节点.因此,可以认为基于拉普拉斯矩阵的谱二分法在以网络的边为研究对象时仍然适用,并且在边图上谱二分法实现了重叠社团发现的目的.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 桂春
关键词: 社团发现,特征值,谱二分法,拉普拉斯矩阵,重叠节点
来源: 武汉大学学报(工学版) 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 数学,计算机软件及计算机应用
单位: 西北民族大学数学与计算机科学学院
基金: 国家自然科学基金项目(编号:61562075),西北民族大学甘肃省一流学科专项资金项目(编号:31920180119)
分类号: O157.5;TP301.6
DOI: 10.14188/j.1671-8844.2019-04-014
页码: 372-376
总页数: 5
文件大小: 2231K
下载量: 82
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