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改进的K-均值聚类算法在社团划分中的应用
引用本文:王小红.改进的K-均值聚类算法在社团划分中的应用[J].青海师范大学学报(自然科学版),2009(2):22-24.
作者姓名:王小红
作者单位:青海师范大学,计算机系,青海,西宁,810008
摘    要:为了快速准确地寻找大规模复杂网络的社团结构,文中基于K-均值聚类算法的思想,提出了寻找初始聚类中心的新方法.该算法应用于社会网络分析中的一个经典问题--Zachary网络,获得了满意的结果.

关 键 词:复杂网络    距离  社团结构

An Improved K-Means Clustering Algorithm for Detecting Community Structure
WANG Xiao-hong.An Improved K-Means Clustering Algorithm for Detecting Community Structure[J].Journal of Qinghai Normal University(Natural Science Edition),2009(2):22-24.
Authors:WANG Xiao-hong
Institution:Department of Computer Science;Qinghai Normal University;Xining 810008;China
Abstract:In order to detect community structure in large scale complex networks fast and correctly,a new algorithm of search original clustering central based on the ideal of K-means clustering algorithm is proposed in this work.This algorithm is applied to a sutra problem in social network analyze,Zachary network,with satisfactory result.
Keywords:Complex network  Degree  Distance  Community structure  
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