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异构信息网络中的社区发现算法应用研究

现代电子技术 2023年第7期46卷 79-84页

作者：卢兴文段同乐李祥民中国电子科技集团公司第五十四研究所河北石家庄050081

社区发现是数据挖掘的重点问题之一,社区发现有助于提取数据中隐含的信息和知识,对链路预测、关键节点识别以及个性化推荐等提供有力支撑。多源异构数据一般由多种类型的实体对象和关系组成,具有格式异构、语义多样等特征,异构信息网络... 详细信息

社区发现是数据挖掘的重点问题之一,社区发现有助于提取数据中隐含的信息和知识,对链路预测、关键节点识别以及个性化推荐等提供有力支撑。多源异构数据一般由多种类型的实体对象和关系组成,具有格式异构、语义多样等特征,异构信息网络可以更好地挖掘数据中的语义信息。针对如何充分利用异构信息网络中丰富的语义信息,提出一种融合多条元路径的社区发现算法。算法综合考虑多条不同元路径下的语义信息,组合多条元路径度量任意节点间的相似性,计算节点的重要性,选取种子节点进行拓展完成初始社区划分,基于种子社区进行标签拓展优化,最终完成社区划分。在真实数据集上进行仿真实验,实验结果表明该算法针对异构信息网络可以得到较好的社区发现结果。

关键词：社区发现算法应用研究异构信息网络数据挖掘元路径融合语义信息社区划分

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基于标签传播的社区发现算法研究与应用

电脑迷 2018年第1期 10-10页

作者：金爽云南财经大学信息技术学院

在大规模数据量分析研究中,复杂网络的社区发现已成为国内外众多学者的研究热点。深入研究社区发现算法有助于揭示网络不同层次结构及功能,挖掘出具有现实意义的社区结构。本文综述了较为经典的社区发现算法以及有关于社区质量评价的方... 详细信息

在大规模数据量分析研究中,复杂网络的社区发现已成为国内外众多学者的研究热点。深入研究社区发现算法有助于揭示网络不同层次结构及功能,挖掘出具有现实意义的社区结构。本文综述了较为经典的社区发现算法以及有关于社区质量评价的方法,阐述了基于标签传播的社区发现算法优劣性以及国内外研究人员的思路与改进。

关键词：复杂网络社区发现算法标签传播

一种大规模异质信息网络中的局部社区发现算法

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数字技术与应用 2023年第3期41卷 1-3页

作者：郭志坚白雨北方工业大学信息学院

社区结构是复杂网络中的重要研究领域,也是复杂网络的重要特征之一,网络中的社区结构发现在理解网络功能方面有着重大意义。给定一个大规模异质信息网络,局部社区发现的目标是找到一个包含查询结点的同质社区,并最大化或最小化一种度量... 详细信息

社区结构是复杂网络中的重要研究领域,也是复杂网络的重要特征之一,网络中的社区结构发现在理解网络功能方面有着重大意义。给定一个大规模异质信息网络,局部社区发现的目标是找到一个包含查询结点的同质社区,并最大化或最小化一种度量。本文研究了异质信息网络中的局部社区发现算法,提出了一个新的局部社区发现算法框架(Heterogeneous Local Community Detection)HLCD。该框架主要采用了基于元路径的相似性度量算法HeteSim,来测量与查询结点类型相同的结点之间的相似性,通过随机游走给各个结点赋予权值,并用这些结点权值及结点之间的相似性来重新建图,最后在新图中找到局部社区。

关键词：异质信息网络相似性度量复杂网络局部社区元路径随机游走社区发现算法包含查询

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基于面向复杂网络的社区发现算法分析

现代信息科技 2018年第2期2卷 126-127页

作者：刘亚琼王鲁山东农业大学山东泰安271000

结合复杂网络的社区发现问题,本文提出了经过改进的自适应蝙蝠算法,以适应复杂网络的动态增长、海量特性,解决社区发现问题。从分析结果来看,该算法可以获得较高的社区发现效率。

关键词：复杂网络社区发现算法自适应蝙蝠算法

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基于改进小生境粒子群的社区发现算法

数字技术与应用 2022年第2期40卷 102-104页

作者：张金霜黄旭彬广东茂名幼儿师范专科学校教育技术与网络中心

社区发现对增加教育虚拟社区用户粘性,提高学习者学习成效具有积极作用。为解决传统社区发现算法在复杂网络结构不清晰时划分效果不佳的问题,提出一种基于小生境的二进制粒子群优化算法NIBPSO。算法将每个粒子编码作为社区发现的一种解... 详细信息

社区发现对增加教育虚拟社区用户粘性,提高学习者学习成效具有积极作用。为解决传统社区发现算法在复杂网络结构不清晰时划分效果不佳的问题,提出一种基于小生境的二进制粒子群优化算法NIBPSO。算法将每个粒子编码作为社区发现的一种解,以模块度作为优化函数。在粒子迭代过程中,选取粒子的邻域最优替代全局最优,同时根据粒子各维度的速度,采用轮盘赌算法确定粒子中各节点的社区归属。通过控制粒子信息传播速度和范围,能有效解决粒子陷入局部最优,提高了社区发现效果。实验表明,该算法获得较好的社区发现结果。

关键词：二进制粒子群优化算法小生境粒子群轮盘赌算法学习成效信息传播速度模块度社区发现算法全局最优

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一个有效融合内容和链接的社区发现算法

软件导刊 2013年第9期12卷 56-57页

作者：宋岩巍赵晓鹏石家庄市职业技术教育中心河北石家庄050090 河北省财政厅综合治税领导小组办公室河北石家庄050051

设计一个社区发现方法挖掘在线内容网络的潜在结构,在预处理阶段基于网络的链接和节点内容属性对内容网络进行重构,基于重构网络进行链接抽样;在社区发现阶段利用概率链接模型对采样后的网络建模,并用EM算法求解模型参数,根据参数可得... 详细信息

设计一个社区发现方法挖掘在线内容网络的潜在结构,在预处理阶段基于网络的链接和节点内容属性对内容网络进行重构,基于重构网络进行链接抽样;在社区发现阶段利用概率链接模型对采样后的网络建模,并用EM算法求解模型参数,根据参数可得内容网络的潜在结构。

关键词：社区发现算法链接分析内容分析概率模型

复杂网络社区发现中标签传播算法的研究与应用

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信息与电脑 2018年第3期30卷 53-54页

作者：金爽云南财经大学信息学院云南昆明650000

社区结构是复杂网络的一种重要特性,决定了所在网络具备的功能,从复杂网络中发现存在的社区结构,组织形成更大网络社网已成为当前研究热点。为更加准确地发现社区结构,在众多社区发现算法中,标签传播算法以简单高效和易实现的优点得到... 详细信息

社区结构是复杂网络的一种重要特性,决定了所在网络具备的功能,从复杂网络中发现存在的社区结构,组织形成更大网络社网已成为当前研究热点。为更加准确地发现社区结构,在众多社区发现算法中,标签传播算法以简单高效和易实现的优点得到广泛应用。笔者研究了复杂网络社区发现中标签传播算法的应用。

关键词：复杂网络社区发现算法标签传播算法

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基于时间局部性的网络拓扑结构发现算法

沈阳工业大学学报 2025年第1期47卷 92-97页

作者：黎燕刘成江张千千殷攀程四川大学电气工程学院四川成都610065 国家电网公司西南分部四川成都610041

【目的】随着社交网络技术的快速发展,大规模复杂网络的拓扑结构获取成为电子、网络、生物和医学等多个学科领域亟待解决的问题。大规模复杂网络由参与节点和虚拟连接组成,其中节点代表个体、家庭与社会等角色,而连接则刻画了这些角色... 详细信息

【目的】随着社交网络技术的快速发展,大规模复杂网络的拓扑结构获取成为电子、网络、生物和医学等多个学科领域亟待解决的问题。大规模复杂网络由参与节点和虚拟连接组成,其中节点代表个体、家庭与社会等角色,而连接则刻画了这些角色间的复杂关系。一般而言,复杂网络中存在严重的同源性现象,即存在大量的重复或相似组成架构,这极大地增加网络动态结构发现的难度。【方法】在时间局部性原理基础上,提出一种启发式网络社区发现算法,旨在进一步优化拓扑结构发现的精确度和运行耗时。通过修改相邻时间范围内节点的计算规则,利用余弦相似性判定准则与拓扑结构发现算法深入描述网络中多个参与节点之间复杂关系的可预测性。算法结合经典Louvain算法,通过计算增量模块度和余弦相似性优化社区检测的精确度和耗时。此外,算法使用模块度概念,对网络拓扑结构进行准确衡量,同时引入增量模块度指标计算表达式,以实时掌握拓扑结构发现算法指标的变化情况。【结果】为验证所提算法的有效性,利用智能电网实际通信数据集进行仿真,数据集包含115个用电单位的616条通信连接数据。仿真结果表明,与经典Louvain算法相比,所提算法在检测效率和运行耗时上均有显著优势。归一化互信息量指标的对比分析显示,所提算法在参与节点数量较多时,具有更高的归一化互信息量和更低的平均运行耗时。算法在大规模网络中具有优势,尽管在小规模网络中表现稍逊。通过实际数据集仿真可知,基于时间局部性的拓扑结构发现算法在大规模智能配电网络的精准发现方面具有明显优势,性能表现突出,为智能电网领域提供优化网络拓扑结构发现的策略。【结论】综上所述,基于时间局部性拓扑结构发现算法的创新性在于将时间局部性原理应用于网络社区发现,为复杂网络社区发现算法的研究提供了新的视角和方法,对相关领域的研究具有参考意义。未来将考虑该算法在小规模网络中的应用问题,并进一步分析算法的鲁棒性。

关键词：复杂网络拓扑结构 Louvain算法社区发现算法判定准则时间局部性运行耗时模块度

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基于节点中心性和社区相似性的快速标签传播算法

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计算机应用 2018年第5期38卷 1320-1326页

作者：顾军华霍士杰王守彬田喆河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401 河北省大数据实验室(河北工业大学) 天津300401

为了减少标签传播算法(LPA)中不必要的更新、解决算法准确率低且稳定性差的问题,提出了基于节点中心性和社区相似性的快速标签传播算法(FNCS_LPA)。按照节点中心性度量对网络的节点从低到高进行排序后加入节点信息列表,利用节点信息列... 详细信息

为了减少标签传播算法(LPA)中不必要的更新、解决算法准确率低且稳定性差的问题,提出了基于节点中心性和社区相似性的快速标签传播算法(FNCS_LPA)。按照节点中心性度量对网络的节点从低到高进行排序后加入节点信息列表,利用节点信息列表来指导更新过程,提高社区发现的稳定性并避免不必要的更新;采取基于社区相似性的更新规则,提高了社区发现的准确率。在真实社会网络和LFR基准网络上进行实验:相比LPA和三种较好的LPA改进算法,FNCS_LPA在执行速度方面提升了几十倍,真实社会网络的模块度也相对较高,在社区结构比较模糊的LFR基准网络上的归一化互信息有明显的优势。实验结果表明FNCS_LPA在提高执行速度的基础上,提高了算法的稳定性和准确率。

关键词：社区发现算法标签传播算法节点信息列表节点中心性社区相似性