基于K-means聚类和数据场理论的复杂网络社团结构探寻

被引：9

作者：

高忠科

金宁德

机构：

[1] 天津大学电气与自动化工程学院

来源：

控制与决策 | 2009年 / 03期

关键词：

复杂网络; 社团结构; K-means聚类; 数据场; 小世界效应;

D O I：

10.13195/j.cd.2009.03.59.gaozhk.002

中图分类号：

N941.4 [大系统理论];

学科分类号：

071101 ;

摘要：

探寻社团结构是研究复杂网络结构与功能之间关系的基础.提出和分析了基于K-means聚类的社团探寻算法和基于数据场理论的社团探寻算法,并通过实验仿真验证了这两种算法的有效性.在仿真中发现并验证了社团内部比整个网络具有更加鲜明的小世界效应,这说明在网络控制中,在相同的耦合强度下,对社团的同步控制比对整个网络的同步控制更容易实现.

引用

页码：377 / 382

页数：6

共 7 条

[1] 复杂网络可视化研究综述 [J].

王柏 ;

吴巍 ;

徐超群 ;

吴斌 .

计算机科学, 2007, (04) :17-23

[2] 基于聚类分析的复杂网络中的社团探测 [J].

刘婷 ;

胡宝清 .

复杂系统与复杂性科学, 2007, (01) :28-35

[3] 局域世界复杂网络中的病毒传播及其免疫控制 [J].

许丹 ;

李翔 ;

汪小帆 .

控制与决策 , 2006, (07) :817-820

[4] 一种基于数据场的层次聚类方法 [J].

淦文燕 ;

李德毅 ;

王建民 .

电子学报, 2006, (02) :258-262

[5]

复杂网络理论及其应用[M]. 清华大学出版社 , 汪小帆, 2006

[6] COMPLEX NETWORKS [J].

Holovatch, Yu. ;

Olemskoi, O. ;

von Ferber, C. ;

Holovatch, T. ;

Mryglod, O. ;

Olemskoi, I. ;

Palchykov, V. .

JOURNAL OF PHYSICAL STUDIES, 2006, 10 (04) :247-289

[7]

An Information Flow Model for Conflict and Fission in Small Groups[J] . Wayne W. Zachary.Journal of Anthropological Research . 1977 (4)

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