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基于关系强度的复杂网络社团结构发现算法比较
  • ISSN号:1007-791X
  • 期刊名称:《燕山大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP319.40[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004, [2]中国联合网络通信有限公司秦皇岛市分公司,河北秦皇岛066004
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61273019);河北省自然科学基金资助项目(F2013203368);首批“河北省青年拔尖人才”资助项目
中文摘要:

实际复杂网络数据的合理预处理是社团结构分析的基础与前提,对划分结果有着显著的影响.本文通过定义节点间的关系强度,将社会调查得到的社交网络数据处理成社团结构算法中通用的邻接矩阵,提出了处理实际复杂网络数据使之适用于经典社团算法分析的一种方法.同时,本文进一步给出了关系强度强联系定义和关系强度弱联系定义,并比较了算法在这两种定义下展示出的不同性能.

英文摘要:

The data pre-processing of actual complex network is an important basis of researching community structure detectingalgorithm, which has a significant influence on the accuracy of algorithm. A new method of process is proposed to transmit theoriginal network data into standard adjacent matrix through the relationship strength definition. Several classical community detectingalgorithms under the definition are analyzed.

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期刊信息
  • 《燕山大学学报》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:河北省教育厅
  • 主办单位:燕山大学
  • 主编:张福成
  • 地址:河北省秦皇岛市燕山大学期刊社
  • 邮编:066004
  • 邮箱:xuebao@ysu.edu.cn
  • 电话:0335-8057043
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-791X
  • 国内统一刊号:ISSN:13-1219/N
  • 邮发代号:18-73
  • 获奖情况:
  • 2009年获2004-2008年度河北省教育系统优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:3409