计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2012年
10期
2198-2207
,共10页
黄健斌%白杨%康剑梅%钟翔%张鑫%孙鹤立
黃健斌%白楊%康劍梅%鐘翔%張鑫%孫鶴立
황건빈%백양%강검매%종상%장흠%손학립
社团发现%矢量化%局部邻域%同步动力学模型%模块度函数
社糰髮現%矢量化%跼部鄰域%同步動力學模型%模塊度函數
사단발현%시양화%국부린역%동보동역학모형%모괴도함수
提出一种基于建模同步动力学行为的Kuramoto模型的网络社团发现算法SYN.该方法首先将网络中节点对象按照链接密度关系进行排序,每一个节点对象用一个一维坐标值表示,从而将网络数据矢量化.在聚类过程中,采用同步聚类原理对一个局部邻域内的对象实现同步,最终同步到一起的节点形成一个社团.通过不断扩大节点同步的邻域半径,可以得到不同分辨率的多种社团划分结果.结合社团模块度函数,可以自动选择最佳聚类结果.方法不依赖于任何数据分布假设,可以检测出任意数量、大小和形状的社团.在大量人工合成数据集和真实数据集上的实验结果表明其聚类准确率较高.
提齣一種基于建模同步動力學行為的Kuramoto模型的網絡社糰髮現算法SYN.該方法首先將網絡中節點對象按照鏈接密度關繫進行排序,每一箇節點對象用一箇一維坐標值錶示,從而將網絡數據矢量化.在聚類過程中,採用同步聚類原理對一箇跼部鄰域內的對象實現同步,最終同步到一起的節點形成一箇社糰.通過不斷擴大節點同步的鄰域半徑,可以得到不同分辨率的多種社糰劃分結果.結閤社糰模塊度函數,可以自動選擇最佳聚類結果.方法不依賴于任何數據分佈假設,可以檢測齣任意數量、大小和形狀的社糰.在大量人工閤成數據集和真實數據集上的實驗結果錶明其聚類準確率較高.
제출일충기우건모동보동역학행위적Kuramoto모형적망락사단발현산법SYN.해방법수선장망락중절점대상안조련접밀도관계진행배서,매일개절점대상용일개일유좌표치표시,종이장망락수거시양화.재취류과정중,채용동보취류원리대일개국부린역내적대상실현동보,최종동보도일기적절점형성일개사단.통과불단확대절점동보적린역반경,가이득도불동분변솔적다충사단화분결과.결합사단모괴도함수,가이자동선택최가취류결과.방법불의뢰우임하수거분포가설,가이검측출임의수량、대소화형상적사단.재대량인공합성수거집화진실수거집상적실험결과표명기취류준학솔교고.
