|
|||||
|
|
| 加权复杂网络社团的评价指标及其发现算法分析 | |
| 引用本文： | 吕天阳,谢文艳,郑纬民,朴秀峰.加权复杂网络社团的评价指标及其发现算法分析[J].物理学报,2012,61(21):145-154. |
| 作者姓名： | 吕天阳 谢文艳 郑纬民 朴秀峰 |
| 作者单位： | 1. 清华大学计算机科学与技术系,北京100084 审计署审计科研所,北京100830 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001 2. 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001 3. 清华大学计算机科学与技术系,北京,100084 |
| 基金项目： | 国家科技支撑计划，国家自然科学基金，中央高校基本科研业务费专项资金，黑龙江省教育厅科学技术研究( |
| 摘 要： | 节点的聚集现象是复杂网络的重要特性.以往研究主要发现无权复杂网络中的社团,较少涉及加权网络的社团发现.由于加权网络的复杂性远高于无权网络,一般认为加权网络的社团发现是一个较难的问题.本文基于统一的数据基础,从社团评价指标的有效性和现有算法的效果两个角度开展研究.首先,总结了加权网络三种常见的社团评估指标,并在社团大小、密度和局域特点均不同的模拟数据集上分析指标的有效性;其次,针对5个数据集,分析现有的3种加权复杂网络社团发现算法的效果.研究表明:上述指标无论在评价最基本的社团结构,还是在分析结构复杂的社团时都有较大缺欠;现有的加权网络社团发现算法的泛化能力不强. |
| 关 键 词： | 复杂网络 社团发现 聚集系数 模块度 |
Analysis of community evaluation criterion and discovery algorithm of weighted complex network |
|
| Lü Tian-Yang,Xie Wen-Yan,Zheng Wei-Min,Piao Xiu-Feng.Analysis of community evaluation criterion and discovery algorithm of weighted complex network[J].Acta Physica Sinica,2012,61(21):145-154. | |
| Authors: | Lü Tian-Yang Xie Wen-Yan Zheng Wei-Min Piao Xiu-Feng |
| Affiliation: | (3)) 1)(College of Computer Science and Technology,Tsinghua University,Beijing 100084,China ) 2)(Audit Research Institute.National Audit Office,Beijing 100830.China ) 3)(College of Computer Science and Technology,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China) |
| Abstract: | |
| Keywords: | complex network community discovery clustering coefficient modularity |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《物理学报》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《物理学报》下载免费的PDF全文 | |
