針對基于結構近似度的聚類算法無法解決非對稱網(wǎng)絡聚類的問題,該文根據(jù)社交網(wǎng)絡的特點,提出了基于結構近似度的有向社交網(wǎng)絡聚類算法,通過將社交網(wǎng)絡抽象為圖結構,將網(wǎng)絡聚類問題看成圖論中的子圖劃分問題,實現(xiàn)了對社交網(wǎng)絡的準確聚類分簇,且分簇復雜度較低。使用C++語言編程實現(xiàn)該算法,通過自定義有向網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集和標準數(shù)據(jù)集的測試表明,該算法對社交網(wǎng)絡結構的劃分較為準確,且能鑒別離群節(jié)點和樞紐節(jié)點。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 社交網(wǎng)絡聚類問題分析
    1.1 網(wǎng)絡的結構近似度
    1.2 基于結構近似度的有向網(wǎng)絡聚類模型
    1.3 算法流程
    1.4 算法特點分析
    1.5 算法時間復雜度
2 實驗結果分析與對比
    2.1 實驗環(huán)境及參數(shù)設置
    2.2 實驗結果及分析
        2.2.1 自定義數(shù)據(jù)集結果及分析
        2.2.2 特殊節(jié)點的分析與推廣
        2.2.3 相關算法性能評價及對比分析
        2.2.4 相關算法對比分析
3 結論



本文編號：3852337