从链接密度遍历序列中挖掘网络社团的层次结构

被引:10
作者
黄健斌 [1 ]
孙鹤立 [2 ]
Dustin BORTNER [1 ]
刘亚光 [1 ]
机构
[1] 西安电子科技大学软件学院
[2] 西安交通大学计算机科学与技术系
关键词
基于密度的网络聚类; 层次社团发现; 中心点; 离群点;
D O I
暂无
中图分类号
TP311.13 [];
学科分类号
1201 ;
摘要
提出一种称为TRAVEL的网络聚类算法.它能够产生包含所有可能密度聚类的网络链接遍历序列,并从中自动发现网络的全局优化聚类.然后,遍历序列被转换为连续子区间堆结构.在此基础上,提出一种聚类算法HCLU,可以无须用户干预地从连续子区间堆中自动发现网络的层次聚类边界.在真实网络以及计算机生成的仿真网络数据集上的实验结果表明,所提出的算法比目前的基准方法具有更高的聚类精度.此外,算法能够从各种带有噪声的网络中发现无冗余且鲁棒的层次社团结构.
引用
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相关论文
共 2 条
[1]   复杂网络聚类方法 [J].
杨博 ;
刘大有 ;
金弟 ;
马海宾 .
软件学报, 2009, 20 (01) :54-66
[2]  
Fast unfolding of communities in large networks[J] . Vincent D Blondel,Jean-Loup Guillaume,Renaud Lambiotte,Etienne Lefebvre.Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment . 2008 (10)