【摘要】：針對(duì)許多社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法將社區(qū)看作一個(gè)集合而無法描述社區(qū)模糊區(qū)域的問題,該文提出一種基于粗糙集理論的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法。該方法將社區(qū)看作兩個(gè)集合,即社區(qū)的下近似集和上近似集,來刻畫社區(qū)的模糊區(qū)域。該方法首先選擇K個(gè)節(jié)點(diǎn)作為社區(qū)的中心節(jié)點(diǎn),然后根據(jù)節(jié)點(diǎn)與社區(qū)中心之間的距離將節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)到社區(qū)中心節(jié)點(diǎn)形成社區(qū),接著重新計(jì)算社區(qū)的中心點(diǎn)及節(jié)點(diǎn)的社區(qū)標(biāo)簽,如此迭代直到收斂。通過公開數(shù)據(jù)集和仿真數(shù)據(jù)集驗(yàn)證了該方法在社區(qū)發(fā)現(xiàn)方面的可行性和有效性。
[Abstract]:In this paper, a community discovery method based on rough set theory is proposed to solve the problem that many community discovery methods treat the community as a set and cannot describe the fuzzy area of the community. In this method, the community is regarded as two sets, that is, the lower approximate set and the upper approximate set of the community, to characterize the fuzzy region of the community. The method first selects K nodes as the central nodes of the community, then associates the nodes to the community center nodes according to the distance between the nodes and the community center to form the community, and then recalculates the center points of the community and the community labels of the nodes. So iteration until convergence. The feasibility and effectiveness of the method in community discovery are verified by public data sets and simulation data sets.
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)智能通信軟件與多媒體北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(2013CB329606) 北京市共建項(xiàng)目~~
【分類號(hào)】：TP18;TP311.13

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本文編號(hào)：2211779