共 1 条
基于贪婪优化技术的网络社区发现算法研究
被引：14
作者：
冷作福
机构：
[1] 烟台市电化教育馆
来源：
关键词：
复杂网络;
社区发现;
模块度函数;
surprise;
D O I：
暂无
中图分类号：
O157.5 [图论];
学科分类号：
摘要：
社区发现问题是复杂网络研究的热点问题.基于优化模块度Q函数的方法例如CNM,BGLL等是一类经典的应用广泛的网络社区发现方法.但是已有研究发现,该类方法存在分辨率的问题,即当大规模网络中存在较小社区的情况下这类方法的效果不佳.近来,针对Q函数存在的问题,有研究者证明了另一个有效的目标函数surprise不存在分辨率的问题.但是目前没有直接优化该函数的有效算法,因此,提出一种基于贪婪思想的局部优化surprise函数的社区发现算法,该方法同样不存在分辨率的问题,而且算法不需要指定社区的个数.实验结果表明该方法鲁棒性好,精度优于其它经典的方法例如CNM,BGLL和LPA.
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页码：723 / 729
页数：7
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