论文摘要
社团结构划分对复杂网络研究在理论和实践上都非常重要.借鉴分布式词向量理论,提出一种基于节点向量表达的复杂网络社团划分方法（CDNEV）.为了构建网络节点的分布式向量,提出启发式随机游走模型.利用节点启发式随机游走得到的节点序列作为上下文,采用SkipGram模型学习节点的分布式向量.选择局部度中心节点作为K-Means算法的聚类中心点,然后用K-Means算法进行聚类,最终得到社团结构.在真实和模拟两种网络上做了丰富的实验,与主流的全局社团划分算法和局部社团划分算法作了比较.在真实网络上CDNEV算法的F1指标比其他算法平均提高19%;在模拟网络上,F1指标则可以提高15%.实验结果表明,相对其他算法,CDNEV算法的精度和效率都较高.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 韩忠明,刘雯,李梦琪,郑晨烨,谭旭升,段大高
关键词: 复杂网络,社团结构,核心节点,结构关系强度
来源: 软件学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学
单位: 北京工商大学计算机与信息工程学院,食品安全大数据技术北京市重点实验室
基金: 国家自然科学基金(61170112,61532006),北京市自然科学基金(4172016,KZ201410011014)~~
分类号: O157.5
DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005387
页码: 1045-1061
总页数: 17
文件大小: 1098K
下载量: 258
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