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题名基于k-派系过滤算法的高校社团结构分析
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作者
王烽
陈如梦
胡枫
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机构
青海师范大学计算机学院
藏语智能信息处理及应用国家重点实验室
高原科学与可持续发展研究院
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出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第9期113-119,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61663041)
青海省自然科学基金资助项目(2023-ZJ-916M)。
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文摘
高校学生社团中的重叠结构代表社团之间的交叉渗透,从重叠结构的角度研究高校社团之间的交叉渗透是一个值得探索的问题。本文以在校学生为节点,同一社团内的学生相互连接为边,构建高校社团网络,利用k-派系过滤算法实现重叠结构检测及社团的划分,并在此基础上,结合k的不同取值、复杂网络以及超网络的部分指标进一步分析网络中的重叠关系。通过将k取不同值时未丢失节点数量的比值、社团划分数量和模块度Q值与高校社团实证数据集的实际划分结果进行对比分析,验证了该算法的有效性,得到了k的最佳取值。本文有助于分析高校社团的结构、特点,进一步,分别从重视学校的引导作用、加强社团人才文化建设、参加社团避免盲从这三方面提出了社团建设的指导性建议,为高校社团的建设及大学生选择社团提供了理论依据,且具有一定的现实意义。
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关键词
重叠结构
高校社团
k-派系过滤算法
复杂网络
超网络
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Keywords
overlapping structure
university associations
k-clique percolation algorithm
complex network
hypernetwork
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于派系过滤算法的企业集群模块化应用研究
被引量：8
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作者
谭建
喻小军
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机构
武汉理工大学管理学院
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出处
《科技进步与对策》
CSSCI
北大核心
2008年第12期122-124,共3页
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基金
湖北省科学攻关项目(2006IG0053)
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文摘
随着对复杂网络的特性的深入研究,发现许多网络都具有模块化结构。试图从复杂网络的角度,通过派系过滤(CP)算法,研究企业集群内部模块化划分的问题,以揭示集群网络中的模块结构及CP算法在企业集群中的应用。
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关键词
模块化
派系过滤算法
企业集群
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分类号
F270
[经济管理—企业管理]
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题名一种基于邻居信息的最大派系过滤算法
被引量：2
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作者
陈端兵
周玉林
傅彦
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机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
陕西工程勘察研究院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第1期203-206,共4页
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基金
国家自然科学基金(编号:60973069
90924011
+2 种基金
60903073
60973120)
中国博士后科学基金项目(编号:20080431273)资助
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文摘
最大派系问题(Maximal Clique Problem,MCP)是组合优化中经典而重要的问题之一,在信息抽取、信号传输、计算机视觉、社会网络及生物信息学等众多领域有着重要的应用。学者们根据不同的思想策略,提出了许多方法求解最大派系问题,如分支定界、遗传算法、模拟退火、交叉熵及DNA方法等。现根据派系的邻居信息提出一种基于派系邻接顶点和邻接边的派系过滤算法。算法从一个已知派系(初始为一个单独顶点)出发,每次考察派系的邻接顶点,并以派系的邻接边为基础,扩展已有派系而得到更大的派系。用两个大规模的科学家合作网络对提出的算法进行了分析,并讨论了大规模社会网络中的派系分布情况。实验表明,提出的算法可有效地抽取网络中的最大派系。
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关键词
最大派系问题
社会网络
派系过滤算法
邻接顶点
邻接边
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Keywords
Maximal clique problem
Social network
Clique percolation
Neighboring vertex
Neighboring edge
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分类号
TP274.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于模块分解的生物网络分析算法及其应用
被引量：15
- 4
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作者
冯春来
顾於梅
秦悦
徐希明
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机构
江苏大学
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出处
《中成药》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期2227-2232,共6页
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基金
国家自然科学基金(81373897)
江苏省博士后科研基金(1402174C)
江苏大学高级专业人才科研启动基金(12JDG034)
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文摘
介绍生物网络分析中4种典型的分析算法—分子复合体检测算法,派系过滤算法,Girvan-Newman算法和马尔可夫聚类算法,并对它们的原理、特点进行了整理和对比。分子复合体检测算法和派系过滤算法可以识别大规模网络中的重叠模块,但后者对网络中节点密度要求较为苛刻。Girvan-Newman算法仅适用于中等规模网络,马尔可夫聚类算法应用于有权有向网络效果更好,且能发现星形结构模块。生物网络分析有助于在系统水平上理解疾病、中药和药物靶标之间关系。
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关键词
生物网络
分子复合体检测算法
派系过滤算法
Girvan-Newman算法
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分类号
R318
[医药卫生—生物医学工程]
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题名复杂网络中的社团结构分析算法研究综述
被引量：87
- 5
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作者
解(亻刍)
汪小帆
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机构
上海交通大学自动化系
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出处
《复杂系统与复杂性科学》
EI
CSCD
2005年第3期1-12,共12页
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基金
国家杰出青年基金(60225013)
国家自然科学基金(70271072
70431002)
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文摘
许多实际网络中都存在着社团结构。为了寻找大规模复杂网络中的社团结构,人们提出了很多算法。本文综述了近几年来比较有代表性的一些算法。首先介绍了计算机科学中最有名的谱平分法和Kernighan-Lin算法,然后介绍了社会学中具有代表性的分裂算法和凝聚算法,并着重分析了最新提出来的一种寻找网络中彼此重叠的社团结构的派系过滤算法。最后指出了进一步的研究方向。
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关键词
复杂网络
社团结构
谱平分法
Kernighan-Lin算法
分裂算法
凝聚算法
派系过滤算法
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Keywords
complex networks
community structure
spectral bisection method
Kernighan-Lin algorithm
divisive method
agglomerative method
clique percolation method
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分类号
N94
[自然科学总论—系统科学]
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名机会网络的不确定社会关系社团发现
被引量：3
- 6
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作者
许岗
金海和
刘靖
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机构
内蒙古大学计算机学院
内蒙古大学公共管理学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第11期2473-2477,共5页
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基金
内蒙古自然科学基金项目(2013NS0904)资助
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文摘
机会网络的节点相遇形成了社会关系.现有的机会网络社团划分都是以确定的社会关系为输入.然而,由于节点之间的社会关系由相遇和通信共同决定,这使节点间的社会关系存在不确定性.为了研究机会网络社会关系及其社团,建立了机会网络的不确定社会关系模型,并基于该社会关系模型进行社团划分.首先,根据节点相遇、通信记录,构建机会网络的不确定社会关系模型;其次,提出了社团概率密度,并根据社团概率密度提出了改进的K派系过滤算法,该算法能够对不确定的社会关系进行社团划分.实验结果表明,基于社团概率密度的K派系过滤算法能够得到较好的社团划分结果.
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关键词
机会网络
不确定社会关系
K派系过滤算法
社团概率密度
社团划分
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Keywords
opportunistic network
uncertain social relationship
K-CLIQUE
community probability density
community detection
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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