会议专题

一种基于同步动力学模型的网络社团发现方法

  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.

信息处理 社团发现 聚类算法 同步动力学模型 模块度函数

Huang Jianbin 黄健斌 Bai Yang 白杨 Kang Jianmei 康剑梅 Zhong Xiang 钟翔 Zhang Xin 张鑫 Sun Heli 孙鹤立

School of Software, Xidian University, Xi”an 710071 西安电子科技大学软件学院 西安 710071 School of Software, Xidian University, Xi”an 710071; School of Computer Science, Xidian University, 西安电子科技大学软件学院 西安 710071;西安电子科技大学计算机学院 西安710071 Department of Computer Science and Technology, Xi”an Jiaotong University, Xi”an 710049 西安交通大学计算机科学与技术系 西安710049

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2198-2207

2012-10-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)