一种基于谱平分法的社团划分算法

摘要：

基于改进的SNN相似度矩阵与谱平分法,提出了一种寻找复杂网络社团结构的算法.首先计算出网络中各节点之间改进的SNN矩阵并将其标准化,求得该矩阵的特征值及特征向量.然后分别选取不同数目的第一非平凡特征向量作为聚类样本,利用FCM聚类算法对节点进行分类,并计算出每次分类结果所对应的模块度Q值.Q的最大值对应的社团结构即为最佳的网络社团结构.一些实验测试了该方法的可行性,通过与其它方法的结果进行比较,可知该算法划分社团的准确率较高.

关键词：复杂网络、社团结构、SNN相似度矩阵、谱评分法、FCM算法

所属期刊栏目：36

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金10771092;‘973'项目2004CB318000

在线出版日期：2010-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：186-188