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基于边聚类系数的谱聚类社区划分方法研究

2020-02-15分类号:O157.5

【作者】赵菲  余本国  冀庆斌  
【部门】中北大学理学院  
【摘要】针对图谱划分方法在划分社区结构不是很明显的网络时,不能得到好的划分效果,该文提出了基于边聚类系数的谱聚类社区划分方法.由于社区内部节点之间的连接比各个社区间节点的连接稠密,边聚类系数的大小反映了节点的聚集程度,因而通过网络中的边所构三角形的数量定义了聚类系数矩阵,矩阵中的元素即处于网络中的边实际构成三角形的数量.在增益函数最大化的过程中,使用了矩阵的特征值和特征向量,以此来进行社区划分.通过在真实网络数据中进行实验,结果表明该算法可行.
【关键词】复杂网络  边聚类系数  聚类系数矩阵  增益函数  社区划分
【基金】国家自然科学青年基金项目(61807005);; 山西省教改(研究生)项目(2017JG74)
【所属期刊栏目】华中师范大学学报(自然科学版)
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