基于信号传递与层次聚类的社团发现算法

摘要：

社团是社会网络的一个重要特征,社团发现是近年来研究的热点问题之一.通过在复杂网络上传递信号,获得各节点对网络的影响向量,从而把网络中节点的拓扑性质转化为代数空间上向量的几何关系,然后用结合模块度的层次聚类挖掘社会网络中的社团结构.该算法优点是不需要预先知道社团的数量或社团内节点的数量,用Zachary空手道俱乐部网络、大学足球赛网络以及海豚关系网络的数据进行验证,该算法划分的社团准确性超过了Newman的结论.

关键词：社团结构、信号传递、层次聚类、模块度

所属期刊栏目：46

分类号：N94;TP393(系统科学)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60673047;山东省自然科学基金;山东省教育厅科技项目J07YJ02

在线出版日期：2010-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：51-54