带偏置的信号传播的随机游走的社团检测算法
复杂网络是从大量现实存在的复杂系统中抽象得到的,网络的整体功能体现在网络中节点间的相互作用上,社团结构是其关键性结构特征.社团对应于系统的功能模块,提取网络的功能模块有助于深层探究复杂网络的内部规律,从复杂网络中检测社团结构具有重要的理论研究意义和实用价值.因此,很多研究者对社团检测进行了研究,进而提出了很多社团检测算法,如基于模块度优化的社团检测算法、基于标签传播的社团检测算法、基于随机游走的社团检测算法等.在对这些算法进行充分研究的基础上,通过模拟随机游走的过程,结合信号传播过程中随着传播距离的增大,信号量会缓慢衰减的思想,提出了一种带偏置的信号传播机制的随机游走的社团检测算法.该算法从网络中选取一个节点作为信号源,随机选择与其相邻的节点作为下一跳节点,将衰减后的信号量传递到该节点,依次迭代并传递信号.考虑到信号的衰减,为每条边设置偏置,对信号传播过程进行限定.通过模拟信号的传播,将网络的每个顶点作为信号源来重复这一过程,得到传播矩阵.然后,为每个顶点添加自环,并结合邻接矩阵以及顶点间的相似性,形成具有新属性的相似性矩阵.根据新属性矩阵和传播矩阵为每个顶点构造属性.最后,使用k-means算法进行聚类,得到高质量的社团结构.为了验证该方法的性能,在10个实际网络数据集以及不同规模的人工合成网络上进行实验.实验结果充分证明,所提算法能够从网络中提取出高质量的社团结构,从而有效地为社团检测领域提供依据.
社团检测、偏置、随机游走、信号传播、社团结构
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TP311(计算技术、计算机技术)
2020-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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