本文關鍵詞：基于網絡結構極值優(yōu)化的半監(jiān)督社團檢測方法

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【摘要】：網絡中的社團結構檢測問題已被廣泛研究,但當網絡中的噪音不斷增加時,已有的社團結構檢測方法的性能下降較快.為解決此問題,文中將成對約束形式的先驗信息結合現(xiàn)有的社團結構檢測方法,通過先驗信息引導極值優(yōu)化社團發(fā)現(xiàn)過程,提出基于網絡結構極值優(yōu)化的半監(jiān)督社團劃分方法.實驗表明,相對已有方法,文中方法能提高社團劃分準確度,且在噪音網絡中也顯示出較好性能.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學計算機與信息學院;
【關鍵詞】： 復雜網絡 社團檢測 成對約束
【基金】：國家973計劃項目(No.2013CB329604) 國家自然科學基金項目(No.61273292) 安徽省自然科學基金項目(No.1408085QF130)資助
【分類號】：TP393.02
【正文快照】： 1引言隨著網絡性質的物理意義和數(shù)學特性的深入研究,人們發(fā)現(xiàn)許多實際的網絡,包括社會、經濟及生物上的網絡,都具有社團結構,即網絡是由若干個簇組成,每個節(jié)點與其所在簇內節(jié)點連接相對較緊密,與其他簇節(jié)點連接相對較稀疏,這些結構對網絡的功能和拓撲分析至關重要.最早對社團

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1 周元珂;邵峰晶;吳舜堯;;評估屬性層知識和實例層知識融合效果的有效指標[J];青島大學學報(自然科學版);2014年02期

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本文編號：596462