一种新的复杂网络聚类算法_李峻金
复杂网络社团划分的新算法
摘 要 ： Ｈ 了一种快 速寻找复杂 网路中社团结构的新算法． 提 ｛ 首先通过寻找网络中度最大的节点和其邻居节点 ， 构造
出其 相 应 的 邻 居 矩 阵 和 稠 密 集 ． 后 重 复这 一 过 程 ， 后得 到 了 网 络 的社 团结 构 ． 然 最 由于 算 法 仅 仅 涉 及 局部 信 息 ， 因此 计 算 量 较 小 ． 验 结 果 表 明 ， 法 可行 且 可用 于 研 究 文 本 聚 类 、 实 算 图像 聚类 和 视频 聚类 等 数 据 挖 掘 领 域 中 的其 他 问题 ．
Ｖｏ ． ３ ＮＯ ２ １３ ．
Ｊ ｎ ２ １ ｕ． ００
文 章 编 号 ：０ ０ １ ３ （ ０ ０ ０ — １ ５０ ｉ０ —７５ ２ １ ）２立 军 ， 任 芳。 嵇 敏 张 菁。 ， ，
（． １ 辽宁师范大学 网络信息管理 中心 ， 辽宁 大连 １ ６ ２ ； ． 宁师范 大学 计算 机与信息技术学院 ， １０９ ２辽 辽宁 大连 １６ ８ １０ １
有挑 战性 的课题 ．
从社 团定 义 出发 ， 于贪 心算 法和局 部模 块度 的思 想 ， 出 了一个 寻 找 网络 中社 团结 构 的新 算 法． 基 提 我 们首先 寻找 网路 中度最 大 的节 点和其 邻居 节点 ， 根据 一 定原 则 ， 构造 其 稠 密集 ． 剩 余 节 点 中重 复 这 在
分法 ［ 和 ＷｕＨｕ ｅｍａ ５ — ｂ ｒ ｎ算 法［ 等． ｗｍａ ［ 在 ２ ０ ６ ］ Ｎｅ ｎ ］ ０ ４年定 义 了模 块度 Ｑ， 用来 衡 量 网络 划 分 质量 ， Ｑ
值越 大 ， 明划 分结 果越 好． ｌｕｅ 等 ［ 通过节 点 的 局部 信 息 ， 出局 部 模块 度 ， 方 法 的 优点 是 计算 说 Ｃ ａ ｓｔ ８ 提 该
基于复杂网络的二阶段软件聚类方法
摘 要 : 将复杂网络社区检测中的 GN ( Girvan 2 Newman ) 算法引入到软件聚类中 , 针 对 GN 算法中存在的计算量大 、 可能产生小规模社区的缺陷 ,提出了一种二阶段聚类方法 . 首 先基于结构模式对软件网络进行聚类 . 通过识别和聚类软件网络中 3 种常见的结构模式 : 卫星 结构 、 链结构和拓扑相似结构 ,可以有效地减小网络规模 . 其次 ,在限制模块大小的前提下利用 改进的 GN 算法进行聚类 . 如果介数最大边的删除会导致生成的社区规模小于预定值 ,那么放 弃删除该边 ,转而尝试介数次大的边 . 实验结果表明 : 二阶段聚类算法可以有效地改善软件聚 类效果 ,提高现有社区划分算法在大规模软件中的适用性 . 关 键 词 : 遗留系统 ; 逆向工程 ; 再工程 中图分类号 : TP 311 文献标识码 : A 文 章 编 号 : 1001 2 5965 ( 2009 ) 12 2 1438 2 05
过小 , 划分的模块太多或者太少 , 都不利于开 发人员从高层上对系统进行理解 . 但是 , GN 算法 的聚类结果中可能出现过小的社区 , 甚至是单节 点社区 .
GN 算法采用迭代 的方式 删除 介数 最高 的
[4 ]
边 ,而且一旦分裂以后就无法再合并 ,因此有可能 无法达到模块度的全局最优解 , 甚至是局部最优 解 . 特别是在算法执行中出现友邻节点个数为 1 的节点时 ,该节点所连接的边可能具有较高的介 数 ,从而被优先分裂成为单节点社区 . 但是 , 根据 式 ( 1 )中模块度的定义 , 若将单节点社区和与它 相邻的社区合并成一个社区 ,模块度可能会上升 . 因此 ,有必要在 GN 算法中增加对社区规模 的限制 ,当某个社区的节点规模小于某个阈值时 , 停止对它继续进行分裂 . 综合以上的分析 , 本文提出一种二阶段软件 聚类方法 ,该方法主要包括 2 个步骤 : ① 基于软件
基于DBSCAN算法的复杂网络聚类
基于DBSCAN算法的复杂网络聚类
姜皓月;石梦彤;关童升;王思奇;陈嘉威;宁雪梅
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2018(014)002
【摘要】复杂网络聚类方法可以挖掘复杂网络的结构,对复杂网络的研究具有重要意义.DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法,主要用于对传统数据点集进行聚类.由于复杂网络的特殊性质,对DBSCAN算法进行改进,采用相似度度量法代替传统算法中的欧式距离度量,对复杂网络进行聚类.其优点是聚类快速、可以发现任意形状的聚类、自动确定聚类数以及有效剔除噪声点.
【总页数】3页(P141-143)
【作者】姜皓月;石梦彤;关童升;王思奇;陈嘉威;宁雪梅
【作者单位】北京林业大学理学院,北京100083;北京林业大学理学院,北京100083;北京林业大学理学院,北京100083;北京林业大学理学院,北京100083;北京林业大学理学院,北京100083;北京林业大学理学院,北京100083
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.大规模数据集下基于DBSCAN算法的增量并行化快速聚类 [J], 王兴;吴艺;蒋新华;廖律超
2.基于DBSCAN算法的文本聚类研究 [J], 邹艳春
3.基于DBSCAN算法的船舶轨迹自适应层次聚类 [J], 赵梁滨;史国友;杨家轩
4.基于DBSCAN算法的告警数据聚类研究 [J], 邓翠艳;姚旭清
5.基于DBSCAN算法的文本聚类研究 [J], 邹艳春
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拓扑辨识一类新的复杂动态网络
ｃ ， ， ＝ 一＞． ｃ ， 』 』 ， ｆ ， Ｊ ＝ １ ， ２ ， …， Ｎ。
ｉ ＝ｌ ， ≠ Ｊ
假设 １ 设存 在 正常数 ，满 足
ｌ ， － ＇ ， ） ， 一 ） ） ） 一 ／ ， ） ， 一 ） ） ） ｌ Ｉ ≤ √ （ １ ） Ｉ 一 ） －ｙ （ ｔ — ） ） 一 — ） ） ）
间的相互作 用会 出现时滞现 象，节点动 力学也会 出现 时滞。而社 团结构在复 杂网络 中也极其重要 ，当信 息从一个
社 团传到 另一个社 团时也会 出现时滞现 象。因此 ，根据Ｌ ａ Ｓ ａ ｌ ｌ ｅ 不变性原理和 网络 自适应控 制技 术，针对 由相 同 节 点构成 的具有社 团结构和节点 时滞的复杂动 态网络 ，提 出 了一种辨识未知拓扑结 构的 自适应控制方法 ，通过数值 仿真验证 了所提方 法的正确性和有效性 ． 关键词：复杂网络；拓扑辨识；社 团结构；节点时滞
有 节点 时滞 的复杂动力 学 网络 的拓 扑 辨识进 行研 究。 本 文主 要 研 究 由相 同节 点构 成 的 具有 社 团结 构和 节 点 时滞 的复 杂动 态 网络 的拓 扑辨 识 问题 。利 用 自 适 应 反馈控 制方 法构 造 了一 个 响应 网络 ，通 过Ｌ ｙ ａ ｐ ｕ ｎ ｏ ｖ 函数和 Ｌ ａ Ｓ ａ ｌ ｌ ｅ 不变 原理 给 出了辨识 的充分 条件 ， 并 数值仿 真验 证 了此 方法 的正 确性 和有 效性 。
第２ ３ 卷 第１ 期 ２ ０ １ ３ 年３ 月
洛 阳理 工 学 院 学 报 （ 自然科 学 版 ） Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｌｕ ｏ ｙ ａ ｎ ｇ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ （ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
复杂网络中的社区发现算法及其应用
复杂网络中的社区发现算法及其应用一、引言复杂网络是指由多个节点和连接它们的边或者链组成的网络结构，它们通常是由自然界或者人工构建的系统所构成。
例如社交网络，物流网络，交通网络等，复杂网络在现实中应用广泛，而社区发现是其重要的研究领域之一。
社区发现是指在网络中发现数量较少但内部密切联系的子集，它们在某些方面显示出相对的内部一致性和跨度分离，由于社区结构的存在，网络在许多方面具有不同的行为特征和功能特征。
在社交网络中，社区是指具有相同兴趣、活动或者联系的人的子集。
在物流网络中，社区是指共享一些特定的物流资源或者共享某个交通运输方式的城市或地区等。
社区发现在许多领域都具有重要的应用，比如犯罪调查、恐怖主义分析、废柴疫情分析等。
如何高效地在复杂网络中寻找出社区结构是社区发现算法的核心问题。
二、社区发现算法社区发现算法是指在复杂网络中，通过一定的算法设计来寻找网络中存在的社区结构。
社区发现算法分为基于聚类和基于模块化的两大类。
前者是指将节点分为若干个群体，使得同一群体的节点之间关系密切。
聚类算法中，最常见的算法是k-means和层次聚类。
后者是基于网络拓扑结构的特征来刻画社区结构。
这类算法中最常见的是基于最大模块化（modularity-based）的算法。
以下将对这两类算法进行详细的介绍。
（一）、聚类算法1.k-means算法k-means算法是一种聚类分析的方法，其目标是将相似的对象划分为互不相交的k个簇，并使簇内之间的差异性最小化，而簇间之间的差异性最大化。
该算法可用于分辨噪声、找到一个点集的最优分组、刻画数据集中不同群体的特征等。
在社区发现中，k-means算法可以用来寻找相同兴趣爱好的人群等。
2.层次聚类算法层次聚类是指将所有观测数据首先看做是一组单独的簇，然后逐渐有收缩的方式合并这些簇到一个大的簇，直到得到一个包含所有对象的唯一簇为止。
因此，其层次性很强，对于不同的数据集，其结果也不同。
层次聚类常用于生物分子分类、文本分类等领域，同样也可以用于社区发现算法。
复杂网络社区挖掘-基于聚类融合的遗传算法
复杂网络社区挖掘-基于聚类融合的遗传算法何东晓;周栩;王佐;周春光;王喆;金弟【期刊名称】《自动化学报》【年(卷),期】2010(0)8【摘要】针对当前研究复杂网络社区挖掘的热点问题,提出了一种基于聚类融合的遗传算法用于复杂网络社区挖掘.该算法将聚类融合引入到交叉算子中,利用父个体的聚类信息辅以网络拓扑结构的局部信息产生新个体,避免了传统交叉算子单.纯交换字符块而忽略了聚类内容所带来的问题.为使聚类融合的作用得以充分发挥,本文提出了基于马尔科夫随机游走的初始群体生成算法,使初始群体中的个体具有一定聚类精度并有较强的多样性.初始群体生成算法与基于聚类融合的交叉算子互相配合,有效地增强了算法的寻优能力.此外,算法将局部搜索机制用于变异算子,通过迫使变异节点与其多数邻居在同一社区内,有针对性地缩小了搜索空间,从而加快了算法收敛速度.在计算机生成网络和真实世界网络上进行了测试,并与当前具有代表性的社区挖掘算法进行比较,实验结果表明了该算法的可行性和有效性.【总页数】11页(P1160-1170)【作者】何东晓;周栩;王佐;周春光;王喆;金弟【作者单位】吉林大学计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春,130012;吉林大学计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春,130012;吉林大学计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春,130012;吉林大学计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春,130012;吉林大学计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春,130012;吉林大学计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春,130012【正文语种】中文【相关文献】1.基于遗传算法的复杂网络社区结构探测 [J], 宋超;范昊2.动态复杂网络社区挖掘—选择性聚类融合算法 [J], 张震;梁永全;张行林3.复杂网络社区挖掘——改进的层次聚类算法 [J], 郑浩原;黄战4.基于边聚类方法的复杂网络社团挖掘研究 [J], 李翔;李仕强;赵青虎5.基于边聚类方法的复杂网络社团挖掘研究 [J], 李翔; 李仕强; 赵青虎因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种改进的加权复杂网络聚类方法
一种改进的加权复杂网络聚类方法
郭陶;张琨;郭文娟;庄克琛;贺定龙;李配配
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2012(039)B06
【摘要】在复杂网络聚类中,为了克服聚类结果局部收敛和对多维数据聚类效果差的缺点,通过对复杂网络聚类方法的应用分析,将NJW算法和粒子群聚类算法应用
到加权复杂网络簇结构的探测中,设计和实现了一种改进的加权复杂网络聚类方法。
实验验证了该方法在簇结构较复杂的网络中具有较高的执行效率和较好的执行效果。
【总页数】4页(P99-102)
【作者】郭陶;张琨;郭文娟;庄克琛;贺定龙;李配配
【作者单位】南京理工大学计算机科学与技术学院,南京210094
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.改进模块度函数的复杂网络聚类方法及其应用 [J], 余永武;刘珂
2.一种改进的谱聚类方法在复杂网络社团检测中的应用 [J], 王林;闫安文
3.一种改进的多光谱影像模糊加权聚类方法 [J], 李雪;舒宁
4.基于改进CRITIC法的加权聚类方法 [J], 张立军;张潇
5.一种基于模糊加权的改进文本聚类方法 [J], 刘海峰;姚泽清;刘守生
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复杂网络中的挖掘算法与社区发现研究
复杂网络中的挖掘算法与社区发现研究复杂网络是由大量相互连接的节点组成的网络结构，包括社交网络、互联网、生物网络等。
在这些网络中，节点之间的连接方式和关系复杂多样，研究复杂网络中的挖掘算法和社区发现对于了解网络结构与功能起到重要的作用。
一、复杂网络中的挖掘算法研究1. 链路预测算法链路预测是指根据已知网络结构和特征，预测未来可能出现的链接关系。
常用的链路预测算法包括：基于相似度的方法（如共同邻居法、Jaccard系数）、基于机器学习的方法（如随机森林、支持向量机）以及基于深度学习的方法（如图神经网络、图卷积网络）。
链路预测的研究旨在揭示网络中隐藏的链接，为未来网络连接的形成提供指导。
2. 信息传播模型信息传播模型研究网络中消息、病毒、信息等的传播规律。
常见的信息传播模型包括：独立级联模型（Independent Cascade Model）和线性阈值模型（Linear Threshold Model）。
在这些模型中，节点的状态和邻居节点的影响关系会影响信息的传播速度和范围。
研究信息传播模型可以有效预测疫情蔓延、新闻传媒效果等，对于社会网络营销、疫情防控等具有重要意义。
3. 网络结构演化模型网络结构演化模型研究网络结构的生成和演化规律。
常见的结构演化模型包括：BA模型、小世界模型和随机图模型等。
这些模型考虑了节点的新增和删除、边的连结和断裂等过程，能够模拟真实网络的动态变化。
研究网络结构演化模型对于理解网络增长的机制以及网络拓扑结构的形成机理有着重要意义。
二、社区发现算法研究社区是指网络中节点内部紧密相连，而与外部节点连接松散的集合。
社区发现算法旨在将网络中的节点按照其内部联系的紧密程度进行划分，以揭示网络的组织结构和功能模块。
常见的社区发现算法包括：Louvain算法、GN算法、谱聚类算法等。
1. 基于模块性的算法基于模块性的算法（如Louvain算法）通过最大化网络内部边数和随机模型相比的差距来划分社区。
基于Laplace矩阵Jordan型的复杂网络聚类算法
ｋ ｎ ｏ ｗｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ， ｓ ｕ ｃ ｈ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｚ ｅ ｏ ｆ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｓ ． Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｊ ｏ ｒ ｄ ｎ ａ ｆ ｏ ｒ ｍ ｏ ｆ ｇ ｒ ａ ｐ ｈ Ｌ ａ ｐ ｌ ａ ｃ ｉ ｎ， ａ ａ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｗａ ｓ
（ Ｓ ｔ ａ ｔ ｅ Ｋｅ ｙ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｏ ｆ Ｖ ｉ ｒ ｔ ｕ ａ ｌ Ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ ， Ｂ ｅ ｉ ｈ ａ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｙ， ｔ Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ １ ９ １ ）
第 ３ ５ 卷 第 ３期 ２ ０ １ ４年 ３月
通信学来自报 、 ， ０ １ ． ３ ５ Ｎｏ ． ３ Ｍａ ｒ ｃ ｈ ２ ０１ ４
Ｊ ｏ ｕ ｍａ ｌ Ｏ Ｂ Ｃｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ Ｏ Ｉ Ｉ Ｓ
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ － ４ ３ ６ ｘ ． ２ ０ １ ４ ． ０ ３ ． ０ ０ ２
ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｗｈ ｉ ｃ ｈ Ｃ ｎ ａ ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｎ ｏ ｋ ｗｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ， ａ ｎ ｄ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｉ ｍａ ｒ ｙ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｅ ｉ ｇ ｅ ｎ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｊ ｏ ｒ —
类算法在不依赖先验知 识的情况 下，实现了更高的聚类精度 ，验证 了先验知识获取方法 的有效性和合 理性 。