姜雅文
- 作品数：3 被引量：29H指数：3
- 供职机构：北京交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学自然科学总论自动化与计算机技术更多>>
- 基于节点相似度的网络社团检测算法研究被引量：15
- 2011年
- 社团结构是众多复杂网络的统计特性之一,挖掘网络中存在的社团结构日益受到人们的普遍关注。网络中的社团结构检测本质上类似于传统机器学习领域的聚类分析,其关键问题在于如何定义网络中节点间的相似度。首先提出了基于节点相似度的节点分裂算法SGN,相比传统的基于边界数(betweenness)的节点分裂算法GN,SGN在速度和精度上都有明显改善;接着,在利用各种节点相似度计算方法得到节点间的相似度之后,采用几种经典的聚类分析算法对网络进行社团划分,在模拟数据和真实数据上的实验表明:基于网络拓扑结构信息的signal和regular方法优于基于网络节点局部信息的Jaccard方法,而且对于复杂网络社团划分问题,如果选择好的网络节点相似度构造方法,已有的基于相似度矩阵的聚类分析算法都能快速有效地对网络社团进行划分。
- 姜雅文贾彩燕于剑
- 关键词：复杂网络社团结构信号传递节点相似度
- 复杂网络社区发现若干问题研究
- 近年来，复杂网络逐渐成为信息科学、社会学、物理学、乃至生命科学等学科研究的热点。所谓复杂网络，是指将自然界中的各个实体抽象为网络中的节点，实体与实体之间的关系抽象为网络中的边。这使得自然界中的很多系统都可以表示为复杂网络...
- 姜雅文
- 关键词：复杂网络聚类分析有效性
- 基于类原型的复杂网络重叠社区发现方法被引量：5
- 2013年
- 社区结构是复杂网络的重要拓扑特性之一.在现实世界中,网络的社区结构常具有重叠性.如何从网络中发掘出可靠的重叠社区是目前复杂网络社区发现研究的难点之一.直接优化Qov评价函数是一种解决重叠社区发现问题的方法,然而该方法易产生局部最优解.为解决该问题,利用类原型聚类算法的思想和概念,通过计算网络节点的类原型归属度信息,设计一个基于类原型的复杂网络重叠社区发现方法的框架,并将该框架应用于几种常见的聚类算法.实验结果表明,相比其它网络重叠社区发现算法,该方法不仅避免产生局部最优解,且具有适用性好、精度高的优点.
- 姜雅文贾彩燕于剑
- 关键词：复杂网络模块性聚类算法节点相似度
