10.3778/j.issn.1673-9418.1305011
复合加权股票网络的活跃性层次聚类
当前社团分析方法没有充分利用复杂系统的内在特性,难以准确和有效地发现复杂加权网络群体之间的相关性。基于股票网络的活跃性,提出了一种基于活跃性的复合加权股票网络的层次社团划分算法。该算法对股票活跃性进行了定义,提出了一种复合加权模型以有效表示股票网络的活跃性,进而为了实现复合加权网络的社团划分,给出了群体相异度的评判标准。该算法以股票价格波动的相关性为边建立复合加权股票网络,以股票的换手率和成交量为评价标准,选出活跃性高的股票,进而以活跃性股票为中心,基于股票间的相异度权重标价准则,提取多个高活跃的局部结构,可以有效避免层次划分算法由于初始社团结构质量不高,导致社区结构不能沿正确方向继续进行层次发现的问题。最后,基于高活跃的局部结构性,利用全局优化模块度的方法对复合加权网络进行社团划分。将CNM算法(Newman贪婪算法)与BGLL算法运用于构建的网络中,结果表明了算法的优越性。
活跃性、复合加权、社团划分、换手率、成交量
TP391(计算技术、计算机技术)
The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.61175051,61070131,61175033
2014-02-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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