本文關(guān)鍵詞：一種改進(jìn)的社區(qū)探測(cè)方法

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【摘要】：社區(qū)探測(cè)是圖和網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域非常關(guān)鍵的技術(shù)之一,其中聚類方法扮演了重要的角色。針對(duì)層次聚類算法較高的時(shí)間復(fù)雜度,在信息理論框架下提出一種改進(jìn)的社區(qū)探測(cè)方法 p IBD。p IBD把單部網(wǎng)絡(luò)變換成二部圖網(wǎng)絡(luò),預(yù)測(cè)k值,并基于信息瓶頸理論進(jìn)行劃分式聚類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,p IBD方法可以獲得較已有層次聚類方法更高的準(zhǔn)確率。
【作者單位】： 河南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 社區(qū)探測(cè) 聚類 K-Means F-Measure
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61202286) 教育部科技發(fā)展中心網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的科技論文快速共享專項(xiàng)研究資助課題(2013117) 河南理工大學(xué)青年骨干教師項(xiàng)目 河南理工大學(xué)博士基金資助項(xiàng)目(B2011-039)
【分類號(hào)】：TP393.09
【正文快照】： *0引言微博、論壇等自媒體的出現(xiàn),進(jìn)一步加快In-ternet信息總量的增長(zhǎng)速度[1]。海量信息保證了用戶可以獲取豐富的信息資源,卻同時(shí)增加了用戶查找信息的難度。因此,如何快速、準(zhǔn)確地從海量信息中找到用戶所需要的內(nèi)容,是目前許多研究工作的重點(diǎn)。Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的目標(biāo)是揭示

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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1 孫吉貴;劉杰;趙連宇;;聚類算法研究[J];軟件學(xué)報(bào);2008年01期

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本文編號(hào)：661704