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一种改进的社区发现最大流算法
  • ISSN号:1006-7736
  • 期刊名称:《大连海事大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]大连理工大学电子与信息工程学院,辽宁大连116024, [2]大连理工大学软件学院,辽宁大连116024
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60503003,60673066).
中文摘要:

为合理设计最大流算法中边容量的分配策略,利用网页的入度和出度的概率分布以及Web页面间链接重要性差异,合理分配边容量,提出改进的最大流算法MBP.实验结果表明,改进的最大流算法MBP发现的社区质量多数情况下优于HITS算法和原始最大流算法.

英文摘要:

The allocation strategy for edge capacities in max-flow algorithm of community identification technique directly affect the quality of community finding. An improved maxflow-basedpowerlow algorithm (MBP) was put forward to design the allocation of edge capacities properly. The powerlaw distribution of web page's in-degree and out-degree, and the important difference for web links among pages were considered. The results show that the proposed algorithm performs better than that of the original max-flow algorithm and HITS algorithm in most cases.

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期刊信息
  • 《大连海事大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:交通部
  • 主办单位:大连海事大学
  • 主编:孙玉清
  • 地址:大连凌海路1号
  • 邮编:116026
  • 邮箱:xuebao@dlmu.edu.cn
  • 电话:0411-84727810
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-7736
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1360/U
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:6141