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《赤峰学院学报(自然科学版)》2021,(6)
复杂网络中社区结构的发现是数据挖掘领域的研究热点,也是进一步发现社区关系知识的前提。根据网络的系统局部信息和全局信息,计算通过网络系统节点之间的贴近度矩阵,并将网络节点可以按照贴近度和模块度指标划分为两个不同的簇。在四个实际网络数据集以及计算机生成网络的实验结果表明,该算法相比Newman、GN等[1]算法具有更高的准确率。 相似文献
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近年来,许多关于社区发现的优秀算法被提出并取得了较好的社区划分效果。但是到目前为止,没有任何一种算法能够同时在时间复杂度和准确度方面取得较好的表现。现实网络中往往存在一些有利于指导社区发现的标签信息,如must-link信息、cannot-link信息等。因此提出基于少量标签信息传播、拓扑结构的半监督社区发现算法S_LPA,分别在karate网络、dolphins网络、LFR基准网络上进行测试。实验结果表明,该算法S_LPA时间复杂度为O（m）,相对其它算法,S_LPA在karate网络和dolphins网络的NMI值高于CNM、InfoMap、LPA算法,在LRF网络上准确度高出约20%;提高参数u后,S_LPA算法可识别其它算法不能识别的社区结构。 相似文献
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提出了基于节点吸引力的分裂社区发现算法,算法认为网络中节点之间是存在一定吸引力的,不同相连节点之间的吸引力大小差异很大。如果相连两个节点的度数越相近,那么这两个节点相互吸引力越小;否则认为度数较大的节点对度数较小的节点的吸引力大。在本算法中,通过计算网络中节点之间的吸引力,删除节点间吸引力最小的连边,重复计算吸引力,并删除相应的边,实现网络的分裂,通过计算网络分裂后社区的中心性,实现社区的发掘。实验证明该算法可以有效划分网络社区。 相似文献
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如何快速、有效地发现犯罪团伙是公安机关侦查办案中的关键问题之一。针对通信网络特点,改进社区发现的Louvain算法,并根据电信诈骗犯罪团伙利用通信网络实施诈骗的特点,提出基于相似度的犯罪团伙发现算法,以及基于属性的犯罪团伙发现算法。初步实验结果表明,改进后的Louvain算法可以提高通信网络社区划分效率。然后在社区中利用结构特征进行相似度判断,并结合属性特征进行聚类分析,从而为公安机关发现可疑犯罪团伙提供有效的理论与技术支撑。 相似文献
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以集合的向量表示为基础定义了等价关系对应的划分矩阵,运用划分矩阵表示和刻画了粗糙集理论中的一些基本概念,从而为粗糙集理论中高效的知识约简和决策规则挖掘算法的设计与实现提供新的思路。 相似文献
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《东南大学学报》2017,(3)
为了更有效地评估抑郁症患者治疗前后的改善效果,使用动态模块化算法探测抑郁症患者静息态脑网络的灵活度属性.使用独立成分分析获得每个被试的特定脑网络分区信号,通过滑动窗口和L1范数计算动态功能连接矩阵,然后运用社区探测算法计算功能连接的动态社区结构.最终获得的模块化分配结构具有大脑活动随时间推移的一般特征.灵活性指标是动态社区结构的特征之一,表征区域变化的次数.本次研究中,有16名患者实现临床缓解并治疗前后各扫描一次.计算得到的所有患者治疗前后全脑6个网络的灵活度指标组间置换检验结果显示,患者治疗前和治疗后的默认网络和认知控制网络灵活性度分布存在下降趋势,且该趋势具有统计学差异.因此这2个网络的灵活度指标可用于抑郁病人治疗效果评估的客观参考. 相似文献
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针对目前P2P系统资源所存在的带宽占用严重、搜索效率低下等问题，引入了P2P社区划分的方法，设计并实现了一种集中式P2P系统的社区创建、社区优化和社区维护算法，并通过Maze系统实验验证了社区算法的正确性和有效性. 相似文献
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在众多社区发现算法中,Attractor算法是一种快速的社区发现算法,具有社区检测准确率高的优点。为解决Attractor算法在距离更新过程中节点对度值相差太大,影响小度节点所属社区判断问题,提出一种优化共同邻居影响的Attractor社区发现算法。该算法在Attractor算法提出的动态距离节点交互模型基础上,考虑节点对两者度值差异,通过在节点对与共同邻居交互模式中增加一个大度节点不利系数,以增加小度节点对邻居的吸引作用。采用LFR基准网络,在不同结构网络上验证改进算法的有效性。实验结果表明,改进算法与Attractor算法相比社区发现准确度更高。 相似文献
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提出基于云计算平台（以Hadoop为例）应用布尔矩阵Apriori算法进行大数据关联规则挖掘的MR_B_Apriori算法。将Hadoop平台与布尔矩阵Apriori算法相结合,利用MapReduce框架分块处理布尔矩阵,计算出分块数据的频度,合并融合得到大数据集的频繁项集。分析表明MR_B_Apriori算法能够适用于大数据的频繁项集挖掘。 相似文献
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针对web社区的发现和链接分析技术的一些关键问题,基于面向主题的技术,重点研究了二分图的特征,引入了Х二分核集来更为明确地定义抽取的方法.通过扫描主题子图构造Х二分图,对该子图的（i,j）裁剪后得到Х二分核集,这也是社区的最小元素.最后,对所抽取的所有Х二分核集应用层次聚类的方法得到社区内部结构的树状图,证明了构造和裁剪方法的正确性并设计了算法.实验采用HITS（hyperlink-induced topic search）算法中的典型数据集获取方法,选择了10个主题和4个搜索引擎并综合返回的结果.采用社会网中测量社区结构强度的模块化度量来验证所提方法的有效性,实验结果表明所提方法是有效并可行的. 相似文献
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复杂网络被应用于各种不同领域的复杂系统分析。以复杂网络为工具,建立一个美国音乐网络,以歌曲、歌手、制作人、曲风及唱片公司为节点,节点之间以相关性为原则连边,从度中心性、中介中心性与特征向量中心性等维度对美国音乐网络进行中心性分析,寻找网络重要节点,并对网络进行社团分割,据此对网络重要社团的规模进行演化分析,发现歌手、制作人重要性与其网络中介中心性有关,歌曲重要性与其网络特征向量中心性有关,美国音乐网络中乡村音乐社团孤立于其它社团,嘻哈音乐流行热度呈上升趋势,正逼近并超过流行音乐热度。分析结果与现实的流行音乐趋势相符,证明用复杂网络对美国音乐流行趋势的建模分析及特征与现象的归纳有效。 相似文献
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多维联想记忆神经网络可以回忆图像。在算法相同且库向量维数也相同的情况下,选取图像矩阵中两列跨度为图像矩阵列秩一半的向量作为库向量,回忆得到的图像最清晰、回忆时间最短,此库向量是最佳的。理论分析和计算机仿真都表明该结论是正确的。 相似文献
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网络拓扑自动生成是网络管理系统的一个重要组成部分。首先介绍了拓扑发现的主要相关协议和算法,然后重点阐述了拓扑自动发现算法及其实现机制。该算法的拓扑发现能够高效、准确地生成网络拓扑图。 相似文献
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介绍了前馈神经网络算法,讨论了当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算,并通过仿真实验证明了结合BFGS算法的神经网络具有更好的收敛性,误差更小。 相似文献