本文關(guān)鍵詞： 社團(tuán)結(jié)構(gòu) 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 分布估計(jì)算法 場(chǎng)論　出處：《數(shù)據(jù)采集與處理》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：探測(cè)社團(tuán)結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析中一個(gè)基本和重要的問(wèn)題。為提高探測(cè)社團(tuán)結(jié)構(gòu)的效率,本文提出了基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)論的社團(tuán)結(jié)構(gòu)分布估計(jì)算法。通過(guò)設(shè)置不同種群規(guī)模,本文算法運(yùn)用經(jīng)典物理場(chǎng)論理論構(gòu)建節(jié)點(diǎn)間場(chǎng)論模型,并在此基礎(chǔ)上建立了社團(tuán)結(jié)構(gòu)概率模型,按照社團(tuán)結(jié)構(gòu)概率模型建立了分布估計(jì)算法。將該算法與GN(Girvan Newman)算法、遺傳算法及啟發(fā)式算法比較其產(chǎn)生的最優(yōu)解,并分析它們的均值及方差的差異。結(jié)果表明:基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)論的社團(tuán)結(jié)構(gòu)分布估計(jì)算法收斂速度較快,劃分效果較好。
[Abstract]:In order to improve the efficiency of detecting community structure , this paper proposes an algorithm of community structure distribution estimation based on complex network field theory .

【作者單位】： 太原科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;山西省眼科醫(yī)院;太原工業(yè)學(xué)院計(jì)算機(jī)工程系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71273159,71503108)資助項(xiàng)目 太原市軟科學(xué)(W2012036)資助項(xiàng)目 博士科研啟動(dòng)項(xiàng)目(W20142003)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：O157.5

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本文編號(hào)：1542484