基于矢量影響力聚類系數(shù)的高效有向網(wǎng)絡(luò)社團劃分算法
[Abstract]:The division of community structure is very important for analyzing the statistical characteristics of complex networks. Previous studies have often focused on the mining of the community structure of undirected networks, but on the emerging WeChat friend circle network, Weibo has paid less attention to the network, and so on. And the lack of efficient division tools. In order to solve the problem that the traditional community partitioning algorithm has no accurate partitioning simulation model on large-scale directed social networks, the algorithm has low efficiency and large precision deviation. In this paper, the local information transfer process of network nodes is modeled from the mathematical derivation of the triangle maximal cluster, which constitutes the most basic structure of the community, and the theory of directed vector computation of probability graph is introduced. The directed transfer gain coefficient (Information Transfer Gain,ITG) is creatively constructed from the mathematical basis for the nodes with large information transfer gain in the directed social network. In this paper, the objective function of the new directed community structure partition effect is constructed, and a new oriented network community partition algorithm, ITG, is proposed. Experiments are carried out on the simulated network data set and the real network data set. The accuracy and novelty of the proposed algorithm are verified, and it is superior to the classical algorithms such as Fast GN,OSLOM and Infomap.
【作者單位】: 北京郵電大學網(wǎng)絡(luò)空間安全學院可信分布式計算與服務(wù)教育部重點實驗室;北京郵電大學國際學院;北京師范大學中國社會管理研究院;
【基金】:國家973計劃項目(2013CB 329600) 教育部哲學社會科學重大攻關(guān)項目(15JZD027) “十二五”國家科技支撐計劃國家文化科技創(chuàng)新工程2013年備選項目(2013 BAH43F01)~~
【分類號】:O157.5
【相似文獻】
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,本文編號:2410126
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