基于双曲空间嵌入的极小值社区划分算法

摘要：

真实复杂网络节点度分布服从幂律分布,而双曲空间能够完整表现这一特性.为此,提出一种基于双曲空间嵌入与极小值聚类的社区划分算法MHE.将建模后的复杂网络嵌入庞加莱圆盘模型,保留复杂网络的全局拓扑信息.根据庞加莱圆盘中的角度统计节点分布关系,得到θ曲线,并以最优模块度选择曲线极小值作为最优社区的划分依据.使用中国移动用户的真实访问数据对算法进行有效性评估,结果表明,与Louvain、SLPA和正则化谱聚类算法相比,该算法无需选择聚类中心并且计算复杂度较小,在真实复杂网络中能够获得较好的社区划分效果.

关键词：双曲空间、复杂网络、嵌入、极小值聚类、社区划分

所属期刊栏目：46

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61702387

在线出版日期：2020-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：73-80