首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

利用局部拓扑信息发现模糊社团结构
引用本文:朱大勇,张新丽,李树全.利用局部拓扑信息发现模糊社团结构[J].电子科技大学学报(社会科学版),2011(1).
作者姓名:朱大勇  张新丽  李树全
作者单位:电子科技大学软件学院;成都信息工程学院数学与信息科学系;
基金项目:四川省教育厅科研资助项目(2006B064)
摘    要:根据网络节点的局部拓扑信息,给出了节点与社团的相似度度量方法,提出了一种新的发现网络模糊社团结构的粒子群算法。该算法在迭代过程中依据节点对不同社团的相似度来不断调整粒子的位置向量,减少了搜索的盲目性,提高了搜索效率。对不同规模的计算机生成网络和真实网络进行测试,实验结果表明,该方法能有效、快速的给出网络的模糊社团结构。

关 键 词:复杂网络  相异性指数  模糊社团结构  局部拓扑信息  粒子群算法  

Discovering Fuzzy Community Structure Using Local Network Topology Information
ZHU Da-yong,ZHANG Xin-li, LI Shu-quan.Discovering Fuzzy Community Structure Using Local Network Topology Information[J].Journal of University of Electronic Science and Technology of China(Social Sciences Edition),2011(1).
Authors:ZHU Da-yong  ZHANG Xin-li  LI Shu-quan
Institution:ZHU Da-yong1,ZHANG Xin-li2,and LI Shu-quan1(1.School of Software,University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 610054,2.Department of Math and Information,Chengdu University of Information Technology Chengdu 641000)
Abstract:An important problem of using evolutionary algorithm to discover community structure in complex networks is how to reduce the search space of network partitions for speeding up convergence.This paper presents an approach to similarity measurement between nodes and communities based on the local topology information of network nodes,and proposes a new particle swarm optimization algorithm to detect fuzzy communities of network.In the iterative process of algorithm the position vector of particle is modified ...
Keywords:complex network  dissimilarity Index  fuzzy community structure  local network topology information  particle swarm optimization  
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号