用于网络重叠社区发现的粗糙谱聚类算法

被引：7

作者：

黄发良 ^{[1
,2
]}

肖南峰 ^{[1
]}

机构：

[1] 华南理工大学计算机科学与工程学院

[2] 福建师范大学软件学院

来源：

小型微型计算机系统 | 2012年 / 33卷 / 02期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

重叠社区结构; 谱映射; 粗糙聚类; 复杂网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

O157.5 [图论]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对绝大多数社区发现算法都存在着网络节点仅隶属于一个社区的假设,引入谱图理论与粗糙集理论来分析复杂网络社区,提出一种用于网络重叠社区发现的粗糙谱聚类算法RSC,该算法用上下近似来刻画网络节点的社区归属,边界表示社区之间共享的节点,通过优化重叠社区结构模块度来实现重叠社区发现.通过3个不同类型真实网络的仿真实验,结果验证了该方法的可行性与有效性.

引用

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