【摘 要】
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复杂网络是近年来兴起的一个研究热点,人们除了研究它的小世界性和无标度性外,还格外关注它所包含的社团结构。同社团结构内部节点联系紧密,社团间的节点联系较少,本文基于社
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复杂网络是近年来兴起的一个研究热点,人们除了研究它的小世界性和无标度性外,还格外关注它所包含的社团结构。同社团结构内部节点联系紧密,社团间的节点联系较少,本文基于社团结构这一特性展开研究。通过挖掘复杂网络中存在的社团结构,可以分析整个复杂网络的拓扑结构和功能,发现网络中隐藏的规律。受到谱平分算法的启发,定义了网络的节点重要度矩阵,结合聚类分析算法,提出了一种基于节点重要度的社团划分算法(A Community Discovery Algorithm based on Node Importance Matrix,简称CDNIM算法),该方法将节点重要度矩阵和图的特征谱平分法相结合,对数据进行处理,利用K-means算法对网络中的节点进行分类,基于模块度函数查找网络中最佳社团数目,当模块度值最大时,对应的社团结构即为网络的最佳社团划分结果。通过在空手道俱乐部网络、海豚关系网、足球队网络等数据集上的应用,验证了CDNIM算法的准确性和有效性。实验也表明,在准确率方面CDNIM算法比K-L、GN等经典算法划分社团的准确率高。
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