本文主要研究内容
作者王学军,李有红,李炽平（2019）在《基于密度自适应聚类数的社区发现谱方法》一文中研究指出：社区结构发现研究可揭示复杂网络中隐藏中观结构,为进一步开展网络的形成和演化研究应用提供依据,如可为智能推荐、舆情控制、电力和交通网络调度等方面提供决策支持数据。针对复杂网络社区结构挖掘中社区数量难以确定的问题,提出一种基于密度自适应聚类数的社区发现谱方法。引入谱图分析中比较成熟的谱聚类特征向量分析方法,基于局部节点密度构图,结合网络图的边介数值构造相似矩阵,规范化后进行谱聚类,求得最大特征维度k值,k值即为社区个数。最后采用k-means方法对特征向量空间进行聚类,使得复杂网络社区得以呈现。在人工UCI和真实数据集(southern women data)上的实验表明,与现有谱聚类社区发现算法相比,该方法能自动确定社区个数,能得到划分精度更高的社区。
Abstract
she ou jie gou fa xian yan jiu ke jie shi fu za wang lao zhong yin cang zhong guan jie gou ,wei jin yi bu kai zhan wang lao de xing cheng he yan hua yan jiu ying yong di gong yi ju ,ru ke wei zhi neng tui jian 、yu qing kong zhi 、dian li he jiao tong wang lao diao du deng fang mian di gong jue ce zhi chi shu ju 。zhen dui fu za wang lao she ou jie gou wa jue zhong she ou shu liang nan yi que ding de wen ti ,di chu yi chong ji yu mi du zi kuo ying ju lei shu de she ou fa xian pu fang fa 。yin ru pu tu fen xi zhong bi jiao cheng shou de pu ju lei te zheng xiang liang fen xi fang fa ,ji yu ju bu jie dian mi du gou tu ,jie ge wang lao tu de bian jie shu zhi gou zao xiang shi ju zhen ,gui fan hua hou jin hang pu ju lei ,qiu de zui da te zheng wei du kzhi ,kzhi ji wei she ou ge shu 。zui hou cai yong k-meansfang fa dui te zheng xiang liang kong jian jin hang ju lei ,shi de fu za wang lao she ou de yi cheng xian 。zai ren gong UCIhe zhen shi shu ju ji (southern women data)shang de shi yan biao ming ,yu xian you pu ju lei she ou fa xian suan fa xiang bi ,gai fang fa neng zi dong que ding she ou ge shu ,neng de dao hua fen jing du geng gao de she ou 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机技术与发展的王学军,李有红,李炽平，发表于刊物计算机技术与发展2019年05期论文，是一篇关于社区发现论文,拉普拉斯矩阵论文,结构相似论文,计算机技术与发展2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机技术与发展2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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