本文選題：粗糙集理論 + 鄰域粗糙化��； 參考：《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》2013年10期

【摘要】：重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究是當(dāng)前圖挖掘領(lǐng)域的前沿?zé)狳c(diǎn).基于結(jié)構(gòu)適應(yīng)度的局部擴(kuò)張方法是其中一類可同時(shí)探測(cè)社區(qū)重疊和層次結(jié)構(gòu)的方法.該文首先提出了基于鄰域粗糙化的社區(qū)局部擴(kuò)張方法,然后給出了一種反映社區(qū)內(nèi)在結(jié)構(gòu)特征的穩(wěn)定性度量.針對(duì)局部擴(kuò)張方法計(jì)算冗余和社區(qū)漂移等不足,采用一種新的種子社區(qū)啟發(fā)策略來(lái)降低復(fù)雜計(jì)算和提高探測(cè)能力.在結(jié)構(gòu)適應(yīng)度最大化的條件下,以極大度節(jié)點(diǎn)的團(tuán)作為種子社區(qū)進(jìn)行局部擴(kuò)張,通過(guò)社區(qū)穩(wěn)定度度量對(duì)近鄰重復(fù)社區(qū)進(jìn)行合并,生成自然重疊的社區(qū).在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明鄰域粗糙化的方法可以有效地發(fā)現(xiàn)重疊社區(qū),并具有很好的擴(kuò)展性.
[Abstract]:Overlapping community discovery is a hot topic in the field of map mining. The local extension method based on structural fitness is one of the methods to detect community overlap and hierarchy simultaneously. In this paper, a local community extension method based on neighborhood roughness is proposed, and then a measure of stability reflecting the structural characteristics in the community is given. A new seed community heuristic strategy is proposed to reduce the complexity of computation and improve the detection ability in view of the shortcomings of local expansion method such as computational redundancy and community drift. Under the condition of maximum structural fitness, the cluster of maximal nodes is used as the seed community for local expansion, and the adjacent repeated communities are merged by the measure of community stability, and the overlapped communities are generated. The experimental results on real networks show that the method of neighborhood roughness can find overlapped communities effectively and has good expansibility.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;同濟(jì)大學(xué)嵌入式系統(tǒng)與服務(wù)計(jì)算教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;太原理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61273304,61202170,61103067,61075056) 教育部博士點(diǎn)優(yōu)先資助項(xiàng)目 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助~~
【分類號(hào)】：TP393.0

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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2 姜延吉;多傳感器數(shù)據(jù)融合關(guān)鍵技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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6 朱江華;潘豐;;基于蟻群算法的粗糙集知識(shí)約簡(jiǎn)[A];2005全國(guó)自動(dòng)化新技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集（二）[C];2005年

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本文編號(hào)：1829515