网络重叠社区发现的谱聚类集成算法

被引：7

作者：

黄发良 ^{[1
]}

黄名选 ^{[2
]}

元昌安 ^{[3
]}

姚志强 ^{[1
]}

机构：

[1] 福建师范大学软件学院

[2] 广西教育学院科研处

[3] 科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室

来源：

控制与决策 | 2014年 / 29卷 / 04期

关键词：

重叠社区发现; 谱聚类; 集成聚类;

D O I：

10.13195/j.kzyjc.2012.1730

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

鉴于计算代价高昂的谱聚类无法满足海量网络社区发现的需求,提出一种用于网络重叠社区发现的谱聚类集成算法(SCEA).首先,利用高效的近似谱聚类(KASP)算法生成个体聚类集合;然后,引入个体聚类选择机制对个体聚类进行优选,并对优选后的个体聚类建立簇相似图;最后,进行层次软聚类,得到网络节点的软划分.实验结果表明,与代表性算法(CPM,Link,COPRA,SSDE)相比较,SCEA能够挖掘出具有更高规范化互信息(NMI)的网络重叠社区结构,且具有相对较好的鲁棒性.

引用

页码：713 / 718

页数：6

共 8 条

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