| 复杂网络局部特征分类 |
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| 引用本文： | 何琨,杨演昊,林童,熊正大.复杂网络局部特征分类[J].华中科技大学学报(自然科学版),2020,48(8):85-90. |
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| 作者姓名： | 何琨 杨演昊 林童 熊正大 |
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| 作者单位： | 华中科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430074;华中科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430074;华中科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430074;华中科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430074 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项 |
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| 摘 要： | 针对现有的图分类算法往往从网络全局出发、存在对大规模网络分类效果不好或计算开销过高等问题,提出了基于局部特征的复杂网络支持向量机分类(LF-SVM)算法.从网络局部拓扑结构出发,利用局部Ego-Net的特征对不同的复杂网络进行分类,使得对不同规模的网络都能较好地完成分类工作.实验结果表明:LF-SVM算法对于不同大类的网络及大类内部的不同子类网络,均能实现有效分类,分类速度明显快于现有的全局分类算法,且在部分指标上优于全局分类算法.
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| 关 键 词： | 复杂网络 分类算法 支持向量机 Ego-Net 局部特征 |
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