基于相似性模块度最大约束标记传播的网络社团发现算法

提出一种基于相似性模块度最大约束标记传播的快速网络社团发现算法(MLPA)。该方法采用结构相似度计算, 通过最大约束标记传播模型更新节点标记, 使社团的划分结果更加符合社团内部结构相对紧密、 社团之间结构相对稀疏的特点, 提高社团划分的精确度。结合标记传播5次循环迭代可以完成95%或者更多节点标记过程的实验结果, 判定标记更新过程趋于稳定, 从而在稳定时停止更新, 降低了运行时间。MLPA避免了传统的邻接矩阵计算方法, 适合大规模网络的社团发现。     

一种基于同步动力学模型的层次聚类方法

本文基于建模同步动力学行为的Kuramoto模型提出了一种新的有效层次聚类方法.本文提出的方法基于局部邻域的概念,能够实现稳定的局部同步聚类.通过不断扩大对象同步的邻域半径,所提出的方法能够实现层次化的同步聚类.此外,提出对象邻域闭包的概念,在对象间到达完全同步之前就能预测出聚类的形成,从而减少对象动态交互的时间.本文的方法不依赖于任何数据分布假设,无需任何手工参数设置,可以检测出任意数量、形状和大小的聚类.由于同步过程能够有效地规避离群点,该方法有较强的噪声数据抑制能力.在大量真实数据集和人工合成数据集上的实验结果表明本文的方法聚类准确率高,且运行时间较同类基准算法显著缩短.     

基于相似性模块度最大约束标记传播的网络社团发现算法

提出一种基于相似性模块度最大约束标记传播的快速网络社团发现算法(MLPA)。该方法采用结构相似度计算,通过最大约束标记传播模型更新节点标记,使社团的划分结果更加符合社团内部结构相对紧密、社团之间结构相对稀疏的特点,提高社团划分的精确度。结合标记传播5次循环迭代可以完成95%或者更多节点标记过程的实验结果,判定标记更新过程趋于稳定,从而在稳定时停止更新,降低了运行时间。MLPA避免了传统的邻接矩阵计算方法,适合大规模网络的社团发现。