基于多维特征向量的网络社团划分方法
来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2008年第7期
论文作者：葛新 赵海 张昕 李超
文章页码：944 - 947
关键词：复杂网络;社团结构;谱平分法;多维特征向量;聚类系数;
摘 要：为了寻找大规模复杂网络中的社团结构,提出了基于多维特征向量的社团划分方法,即多维特征向量谱平分法.利用网络连接矩阵的多维特征向量划分网络社团,通过仿真实验分析关键参数对划分效果的影响,从而确定使得划分结果最优的参量值,并综合多维特征量阈值和社团数目两方面的因素决定被划分的社团数目.在具有代表性的局域世界网络演化模型中进行仿真,证明该方法在网络聚簇特征不是很明显的情况下,能够有效划分网络中存在的多个社团,适应具有各种聚集特征的网络,说明该算法在实际网络中具有较高的应用价值.
葛新，赵海，张昕，李超
摘 要：为了寻找大规模复杂网络中的社团结构,提出了基于多维特征向量的社团划分方法,即多维特征向量谱平分法.利用网络连接矩阵的多维特征向量划分网络社团,通过仿真实验分析关键参数对划分效果的影响,从而确定使得划分结果最优的参量值,并综合多维特征量阈值和社团数目两方面的因素决定被划分的社团数目.在具有代表性的局域世界网络演化模型中进行仿真,证明该方法在网络聚簇特征不是很明显的情况下,能够有效划分网络中存在的多个社团,适应具有各种聚集特征的网络,说明该算法在实际网络中具有较高的应用价值.
关键词：复杂网络;社团结构;谱平分法;多维特征向量;聚类系数;
