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应用Normal矩阵谱平分法的多社团发现

计算机工程与应用 2010年第27期46卷 43-45页

作者：张燕平王杨赵姝安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室合肥230039

现实世界中许多实际网络都有一个共同的性质,即社团结构。揭示网络中的社团结构,对于了解网络结构与分析网络性质都是很重要的。分析了常见的社团发现算法的特点,以及谱二分法在实际应用中必须不断迭代才能完成多社团发现的不足,提出了... 详细信息

现实世界中许多实际网络都有一个共同的性质,即社团结构。揭示网络中的社团结构,对于了解网络结构与分析网络性质都是很重要的。分析了常见的社团发现算法的特点,以及谱二分法在实际应用中必须不断迭代才能完成多社团发现的不足,提出了基于Normal矩阵和k-means聚类算法的多社团发现方法。该算法能选择合适的特征向量维数,为k-means划分社团提供有效数据,相比其他算法有着较高的准确率。

关键词：社团结构 Normal矩阵谱平分法 k-means聚类算法

基于谱平分法和改进注入功率的潮流计算并行算法研究

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基于谱平分法和改进注入功率的潮流计算并行算法研究

作者：赵银凤华中科技大学

学位级别：硕士

潮流计算是研究电力系统稳态运行工况的一种基本电气计算。近年来,随着全国大规模互联电网的形成,潮流的快速计算已经成为实现电力系统实时、超实时控制的关键所在,而传统的串行潮流算法在计算速度上难以满足现代电网运行和控制的要求... 详细信息

潮流计算是研究电力系统稳态运行工况的一种基本电气计算。近年来,随着全国大规模互联电网的形成,潮流的快速计算已经成为实现电力系统实时、超实时控制的关键所在,而传统的串行潮流算法在计算速度上难以满足现代电网运行和控制的要求。随着并行处理技术的不断发展,并行计算开始引入潮流计算这一领域,并为解决实时潮流计算问题提供了新的思路和强有力的工具。本文首先论述了潮流计算的数学模型及其基本算法,分析了分块法、多重因子化法、稀疏矢量法、逆矩阵法等几种主要的潮流计算并行算法,并对各种算法的优缺点进行了比较。在研究分块法的基础上针对网络分割问题提出了基于谱平分法的网络分块方法,谱平分法是对复杂网络进行网络分割的一种算法,被分割后的子网内部节点内部联系非常紧密,而子网之间的联系较为稀疏。针对边界协调变量处理问题提出了改进注入功率的边界协调变量模型,该模型使得分割后的网络模型更加等值于原网络模型。详细论述了以谱平分法进行网络分块和以改进注入功率为边界协调变量的潮流并行计算新算法,并以IEEE 14节点、30节点和57节点为例,进行了仿真计算,计算结果表明:利用谱平分法可将网络节点平均分割,各并行机的计算量是均衡的,且各子网之间的通信量最少,可加快潮流并行计算速度,尽快达到全网潮流的收敛;而改进的注入功率协调变量模型在潮流并行计算中也是可行的。

关键词：潮流计算并行算法谱平分法分块法协调变量

利用基于Normal矩阵的谱平分法挖掘酵母蛋白质相互作用网络中的社团

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激光生物学报 2008年第1期17卷 13-18页

作者：董蕴源王正华王勇献国防科技大学并行与分布处理国家重点实验室湖南长沙410073

蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络是生物网络的重要组成部分,也是后基因组时代的热点研究问题。揭示PPI网络中的社团结构,对于理解其复杂相互作用的结构和动态特征,了解活体细胞的结构和功能都有很大作用。... 详细信息

蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络是生物网络的重要组成部分,也是后基因组时代的热点研究问题。揭示PPI网络中的社团结构,对于理解其复杂相互作用的结构和动态特征,了解活体细胞的结构和功能都有很大作用。但目前对于PPI网络结构的分析带有很强的试探性,还没有成熟可靠的方法。传统的谱平分法需要预先知道社团的个数,为了克服这一缺点,在无向无权的PPI网络中使用改进后的基于Normal矩阵的谱平分法,得到了55个有生物学意义的社团。实验结果表明:尽管PPI网络中的社团结构不是很明显,基于Normal矩阵的谱平分法依然可以有效地挖掘出其中具有生物学意义的社团结构。

关键词： PPI网络社团结构谱平分法

基于Chameleon算法和谱平分法的聚类新方法

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大连民族学院学报 2010年第1期12卷 61-64页

作者：张友赵凤霞大连民族学院理学院辽宁大连116605 秦皇岛职业技术学院信息工程系河北秦皇岛066100

在分析传统的聚类算法优越性和存在不足的基础上,基于Chameleon算法和谱平分法的思想提出了一种新的聚类方法。相比传统聚类算法而言此算法克服了如k-means算法、EM算法等传统聚类算法在聚类不为凸的样本空间时容易陷入局部最优的缺点,... 详细信息

在分析传统的聚类算法优越性和存在不足的基础上,基于Chameleon算法和谱平分法的思想提出了一种新的聚类方法。相比传统聚类算法而言此算法克服了如k-means算法、EM算法等传统聚类算法在聚类不为凸的样本空间时容易陷入局部最优的缺点,能在任意形状的样本空间上聚类,且收敛于全局最优解,并且可以降低噪声和离群点的影响,提高了算法的有效性。在UCI数据集和5个特殊的二维数据点组成的数据集上进行了实验,证明了本方法的有效性。

关键词：聚类算法 Chameleon算法谱平分法 k—mean算法 EM算法不为凸的样本空间

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基于复杂网络社团结构理论的同调等值算法

电力系统自动化 2008年第7期32卷 10-14页

作者：倪向萍梅生伟清华大学电机系电力系统国家重点实验室北京市100084

基于复杂网络社团结构理论,提出了一种同调等值的新算法。首先构造动态电力网络的加权Laplace矩阵,在此基础上利用谱平分法分析系统故障后的Laplace矩阵,将系统划分为2个区域,其中同步能力弱化系数最小的机组所在的区域被选为研究区域,... 详细信息

基于复杂网络社团结构理论,提出了一种同调等值的新算法。首先构造动态电力网络的加权Laplace矩阵,在此基础上利用谱平分法分析系统故障后的Laplace矩阵,将系统划分为2个区域,其中同步能力弱化系数最小的机组所在的区域被选为研究区域,另一个则为外部区域。然后基于模块度的概念构建分区评价指标,并利用凝聚算法分析故障前的Laplace矩阵,将外部区域划分为多个等值分区。对IEEE39节点系统的仿真分析表明,所提出的同调等值算法能够自动确定研究区域和外部区域,自动确定外部区域中等值分区的数目,而且计算量小,迅速准确。

关键词：同调等值复杂网络谱平分法模块度

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基于多维特征向量的网络社团划分方法

东北大学学报（自然科学版） 2008年第7期29卷 944-947页

作者：葛新赵海张昕李超东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004

为了寻找大规模复杂网络中的社团结构,提出了基于多维特征向量的社团划分方法,即多维特征向量谱平分法.利用网络连接矩阵的多维特征向量划分网络社团,通过仿真实验分析关键参数对划分效果的影响,从而确定使得划分结果最优的参量值,并综... 详细信息

为了寻找大规模复杂网络中的社团结构,提出了基于多维特征向量的社团划分方法,即多维特征向量谱平分法.利用网络连接矩阵的多维特征向量划分网络社团,通过仿真实验分析关键参数对划分效果的影响,从而确定使得划分结果最优的参量值,并综合多维特征量阈值和社团数目两方面的因素决定被划分的社团数目.在具有代表性的局域世界网络演化模型中进行仿真,证明该方法在网络聚簇特征不是很明显的情况下,能够有效划分网络中存在的多个社团,适应具有各种聚集特征的网络,说明该算法在实际网络中具有较高的应用价值.

关键词：复杂网络社团结构谱平分法多维特征向量聚类系数

基于改进的Jaccard相似系数矩阵的社团划分算法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2018年第6期38卷 96-102页

作者：张猛李玲娟南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

社会网络结构反映了网络中个体节点行为的区域特点以及群体之间的关联性。为了提高社团划分的效率和准确性,设计了一种新的基于改进的Jaccard相似系数矩阵的社团划分算法IJ-CD。该算法首先对社会网络的Jaccard相似系数矩阵中的零元素进... 详细信息

社会网络结构反映了网络中个体节点行为的区域特点以及群体之间的关联性。为了提高社团划分的效率和准确性,设计了一种新的基于改进的Jaccard相似系数矩阵的社团划分算法IJ-CD。该算法首先对社会网络的Jaccard相似系数矩阵中的零元素进行处理得到改进的Jaccard相似系数矩阵;然后基于谱平分法思想将改进的矩阵标准化,并选取适当的特征向量维数;最后应用K-means聚类算法划分社团。基于三个经典社会网络数据集的社团划分实验结果表明:IJ-CD算法不仅在社团结构不很明显时也能很好划分出社团,而且能有效地提高社团划分的准确性和降低时间复杂度。

关键词：社团划分 Jaccard相似系数谱平分法 K-means算法

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基于谱平分的复杂网络社团划分算法研究

基于谱平分的复杂网络社团划分算法研究

作者：张生龙兰州理工大学

学位级别：硕士

自然界中存在很多复杂系统都可以通过各种各样的网络来描述。在对社团结构的分析和研究过程中,人们发现社团结构是很多网络共有的属性。研究网络的社团结构对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能特性、发现其隐含模式以及预测网络行为都... 详细信息

自然界中存在很多复杂系统都可以通过各种各样的网络来描述。在对社团结构的分析和研究过程中,人们发现社团结构是很多网络共有的属性。研究网络的社团结构对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能特性、发现其隐含模式以及预测网络行为都有十分重要的理论意义和广泛的应用前景。目前人们在解决如何找到复杂网络社团结构问题上已经发现了很多算法。本文提出了两种新的节点相似度矩阵,然后运用谱平分法和FCM方法对复杂网络的社团结构做出划分。所做研究内容如下：提出了两种新的社团划分算法,分别运用节点邻居节点连接程度和最短路径的思想提出了两种SNN相似度矩阵,然后将SNN相似度矩阵与谱平分法相结合,进而对复杂网络进行社团划分。我们用计算机生成网络和实际网络测试了所提出的算法,实验结果表明等网络社团结构不是很明显时,该算法也可以很好的发现网络中的社团。

关键词：谱平分法 SNN相似度 FCM算法最短路径

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基于节点重要度的社团划分方法研究

基于节点重要度的社团划分方法研究

作者：刘芳内蒙古大学

学位级别：硕士

近年来,复杂网络得到蓬勃发展,成为一个可以很好地描述社会科学,自然科学,数理学科,生命学科和工程技术等领域相互关联的模型.通过对复杂网络的划分进而发现网络社团中结构的特点,有助于发现复杂网络中一些潜藏的规则和定律,对解决实际... 详细信息

近年来,复杂网络得到蓬勃发展,成为一个可以很好地描述社会科学,自然科学,数理学科,生命学科和工程技术等领域相互关联的模型.通过对复杂网络的划分进而发现网络社团中结构的特点,有助于发现复杂网络中一些潜藏的规则和定律,对解决实际生活中的一些问题具有较强的应用价值.目前,研究人员已经提出了很多有关复杂网络划分的方法,这些方法为涉及复杂网络的各个领域的研究者提供了新的研究思路和方向.在复杂网络的研究内容中,节点重要度的分析是一个很重要的因素.为得到更好的网络社团结构的划分结果,多一种对网络社团划分的途径,本文在无向网络中定义了一个节点重要度评价函数,结合谱平分法的思想提出了一种基于节点重要度的社团划分算法.通过实证表明,本文提出的算法能很好地划分复杂网络中的社团结构.在节点重要度评价函数的基础上,进一步给出一种改进算法.经过对已经构建好的小网络社团结构的划分和对实际网络社团结构的划分,证实了改进后的算法是有效的,并得到了较好的划分结果.本文的算法及改进的算法都对复杂网络中社团划分的研究具有重要的参考意义.

关键词：复杂网络谱平分法节点重要度社团结构社团划分