發(fā)布時間：2019-02-24 19:32

【摘要】：在網(wǎng)絡日趨復雜化、巨大化的背景下,僅依靠網(wǎng)絡拓撲特征難以提高現(xiàn)有社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的精確度和性能。該文提出一種優(yōu)化網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)的邊權(quán)預處理方法,基于馬爾可夫隨機游走理論建模社區(qū)結(jié)構(gòu)對復雜網(wǎng)絡行為的影響,根據(jù)多重隨機游走對網(wǎng)絡連接的遍歷情況,重新衡量網(wǎng)絡邊權(quán)。預處理后的邊權(quán)作為網(wǎng)絡拓撲的有效補充信息,能夠?qū)⒕W(wǎng)絡社區(qū)結(jié)構(gòu)去模糊化,從而改善現(xiàn)有算法的社區(qū)發(fā)現(xiàn)性能。對于一些典型的計算機生成網(wǎng)絡和真實網(wǎng)絡,經(jīng)實驗驗證:該預處理方法能夠有效提升現(xiàn)有部分社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的準確性和效率。
[Abstract]:With the increasing complexity of the network, it is difficult to improve the accuracy and performance of the existing community discovery algorithms by relying on the network topology features alone. In this paper, a preprocessing method for optimizing network community discovery is proposed. Based on Markov random walk theory, the influence of community structure on complex network behavior is modeled, according to the traversal of multiple random walks on network connection. Remeasure the network edge. As an effective supplementary information of the network topology, the pretreated edge weight can deblur the network community structure and improve the community discovery performance of the existing algorithms. For some typical computer generated networks and real networks, the experimental results show that the preprocessing method can effectively improve the accuracy and efficiency of existing community discovery algorithms.
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家863計劃項目(2011AA010605)資助課題
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2429858