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基于多重特征向量的有向网络社团结构划分算法
被引量：
1
1
作者
杨凯
郭强
+1 位作者
刘晓露
刘建国
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期1014-1019,1032,共7页
有向网络社团结构的识别对于理解复杂系统的结构特性和动力学特性都有着重要的意义。提出了一种基于拉普拉斯矩阵多重特征向量的有向网络社团结构划分算法,该算法利用有向网络拉普拉斯矩阵的前c个较小特征值所对应的特征向量来划分有向...
有向网络社团结构的识别对于理解复杂系统的结构特性和动力学特性都有着重要的意义。提出了一种基于拉普拉斯矩阵多重特征向量的有向网络社团结构划分算法,该算法利用有向网络拉普拉斯矩阵的前c个较小特征值所对应的特征向量来划分有向网络的社团结构。在人工数据和实证数据上与模块度的谱优化算法和模拟退火算法做了对比实验。实验结果表明,当社团结构明显时,该算法的归一化互信息指标的值接近于1。当社团结构不明显时,该算法所取得的效果也优于谱优化和模拟退火算法。与这两种算法相比,在实证网络上模块度Q值也可以提高17.28%和19.21%。该文工作对于理解有向网络上拉普拉斯矩阵的多重特征向量与网络的社团结构的关系具有十分重要的意义。
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关键词
社团结构
有向网络
拉普拉斯矩阵
谱聚类
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职称材料
题名
基于多重特征向量的有向网络社团结构划分算法
被引量：
1
1
作者
杨凯
郭强
刘晓露
刘建国
机构
上海
理工
大学
复杂系统科学研究
中心
上海
杨浦区
上海财经大学科研实验中心上海杨浦区
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期1014-1019,1032,共7页
基金
国家自然科学基金(71371125,61374177,71271036,71271126)
上海市自然科学基金(14ZR1427800)
+1 种基金
上海市东方学者特聘教授项目
上海市曙光学者项目(14SG42)
文摘
有向网络社团结构的识别对于理解复杂系统的结构特性和动力学特性都有着重要的意义。提出了一种基于拉普拉斯矩阵多重特征向量的有向网络社团结构划分算法,该算法利用有向网络拉普拉斯矩阵的前c个较小特征值所对应的特征向量来划分有向网络的社团结构。在人工数据和实证数据上与模块度的谱优化算法和模拟退火算法做了对比实验。实验结果表明,当社团结构明显时,该算法的归一化互信息指标的值接近于1。当社团结构不明显时,该算法所取得的效果也优于谱优化和模拟退火算法。与这两种算法相比,在实证网络上模块度Q值也可以提高17.28%和19.21%。该文工作对于理解有向网络上拉普拉斯矩阵的多重特征向量与网络的社团结构的关系具有十分重要的意义。
关键词
社团结构
有向网络
拉普拉斯矩阵
谱聚类
Keywords
community structure
directed networks
Laplacian matrix
spectral clustering
分类号
N949 [自然科学总论—系统科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多重特征向量的有向网络社团结构划分算法
杨凯
郭强
刘晓露
刘建国
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
1
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