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复杂网络社团的谱分检测方法
  • ISSN号：1000-3428
  • 期刊名称：《计算机工程》
  • 时间：0
  • 分类：TP399[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]西安科技大学计算机学院,西安710054, [2]西安电子科技大学计算机科学工程学院,西安710071
  • 相关基金：基金项目：国家自然科学基金资助重点项目（60933009）;教育部高校博士点基金资助项目（200807010013）
作者： 付立东[1,2]
关键词： 社团结构, 模块密度, 核k-means方法, 谱分方法, community structures, modularity density, kernel k-means approach, spectral approach
中文摘要：

为有效地检测复杂网络中的社团结构，优化模块密度函数，展示模块密度函数怎样被优化框定到谱分聚类问题，提出一种谱分算法，进一步对该算法进行时间复杂度分析。在一个经典的真实世界网络中检验该算法，并与基于模块密度的直接核方法及基于模块函数的谱分方法做比较。特别地，当网络中社团结构变得模糊时，实验结果显示，该谱分算法在发现复杂网络社团上是有效的。

英文摘要：

To detect community structure in complex networks, modularity density function is optimized. By optimizing process, how to optimize the D function can be reformulated as a spectral relaxation problem and a spectral clustering algorithm is proposed. Furthermore, the time complexity of.algorithm is analyzed. The approach is illustrated and compared with direct kernel approach based on modularity density and spectral clustering based on modularity by using a classic real world networks. Experimental results show the significance of the proposed approach, particularly, in the cases when community structure is obscure.

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期刊信息
  • 《计算机工程》
  • 北大核心期刊（2014版）
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华东计算技术研究所 上海市计算机学会
  • 主编：游小明
  • 地址：上海市桂林路418号
  • 邮编：200233
  • 邮箱：ecice06@ecict.com.cn
  • 电话：021-64846769
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-3428
  • 国内统一刊号：ISSN：31-1289/TP
  • 邮发代号:4-310
  • 获奖情况:
  • 1999～2000、2001～2002年度信息产业部优秀期刊奖,2003-2004、2005-2006年度信息产业部电子精品科技...,2007-2008、2009-2010年度工业和信息产业部电子精...,012年度中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2013年度中国科技论文在线优秀期刊二等奖
  • 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,英国科学文摘数据库,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（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:84139