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基于聚類算法的二分網(wǎng)絡(luò)社區(qū)挖掘算法

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  針對(duì)二分網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)挖掘的準(zhǔn)確性不高、對(duì)額外參數(shù)的依賴較大的問題,基于譜聚類算法的思想,從二分網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)展開,提出了一種改進(jìn)的社區(qū)挖掘算法。該算法將二分網(wǎng)絡(luò)映射到單一網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社區(qū)挖掘,采用資源分布矩陣替代傳統(tǒng)的鄰接矩陣,挖掘出同類節(jié)點(diǎn)間的隱含信息,有效地保證了原圖的信息,改進(jìn)了譜聚類算法的輸入,提高了社區(qū)挖掘的準(zhǔn)確性;將模塊度函數(shù)概念應(yīng)用到聚類分析中,用模塊度衡量社區(qū)挖掘的質(zhì)量,有效解決了自動(dòng)確定聚類數(shù)目的問題。在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)和人造網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),與蟻群優(yōu)化算法、邊集聚系數(shù)算法等算法進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法不但能較準(zhǔn)確地獲得二分網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)數(shù)目,且在不需要任何額外參數(shù)的情況下,能獲得很好的劃分效果,可以應(yīng)用于深入理解二分網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行推薦、影響力分析等。

基于聚類算法的二分網(wǎng)絡(luò)社區(qū)挖掘算法

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