分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 近年来，高质量社区的挖掘和发现已经成为社会网络研究的一个热点。提出一种基于节点属性的社区发现博弈算法G_NA（game algorithm based on node attributes for community detection）。将社区发现的过程看做网络中节点的博弈，当所有节点都不能提高自身收益时，博弈结束。首先，G_NA提出基于节点度属性的收益函数；然后，在迭代过程中，节点按照重要度从大到小排序，并依次选择策略提高收益；最后，将提出的算法与现有算法分别在不同的真实网络和人工网络上进行对比实验，结果表明提出的算法优于其他算法。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 经典的无监督聚类算法快速、简单且可以直接对大规模数据集进行划分，但是由于网络结构较为复杂，划分的准确度并不高。为此，提出一种基于主动学习的纠错式半监督社区发现算法ESCD（error correction semi-supervised community detection algorithm），将传统的K-means算法进行分步计算，并且在聚类的过程中加入成对约束。根据先验信息保留正确的划分，纠正错误的划分来改变网络的连接关系，使网络具有更明显的块结构，当节点与聚类中心的距离不再变化时划分结束。实验结果表明，与现有的社区发现算法相比，ESCD算法具有更高的精度，且所需的监督信息远远小于其他半监督算法。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-05-02 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 在动态网络中发现社区结构是一个非常复杂而有意义的过程，可以更好地观察和分析网络的演化情况。针对动态加权网络中的社区发现问题，提出了一种结合历史网络社区结构的算法，叫做动态加权网络中的演化社区发现算法（ECDA）。该算法分为两步：结合历史社区和网络结构信息，计算当前时间跳的输入矩阵；然后通过该输入矩阵计算得到结合历史时间跳信息的社区划分结果。该算法有以下优点：可以自动发现动态加权网络中每个时间跳的社区结构；对网络结构的变化和社区结构的变化具有较高的敏锐性。在人工数据集和真实数据集中进行了实验，实验结果证明该算法可以有效地发现动态加权网络中的社区结构，与其他算法相比具有较好的竞争力。
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