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一种基于数据场的复杂网络聚类算法

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成果类型:
期刊论文
作者:
刘玉华;张翼;徐翠;晋建志
作者机构:
华中师范大学计算机学院 武汉430079
[张翼; 晋建志; 徐翠; 刘玉华] 华中师范大学
语种:
中文
关键词:
聚类;复杂网络;数据场;互信息;重要性;势
关键词(英文):
Complex network;Data field, Mutual information, Importance;Potential
期刊:
计算机科学
ISSN:
1002-137X
年:
2013
卷:
40
期:
11
页码:
70-73,93
基金类别:
本文受华中师范大学中央高校基本科研基金项目(120002040476)资助.
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
计算机学院
摘要:
针对当前复杂网络研究中聚类的热点问题,提出了一种基于数据场的复杂网络聚类算法,该算法通过一种基于互信息的方法计算出复杂网络中节点的重要性,然后通过数据场中节点的势来划分网络的簇结构。实验证明,该算法在计算时间和精度上具有一定的优势。
摘要(英文):
Abstract Focusing on current clustering hot issues, the article presented a new clustering algorithm based on data field in complex networks. It calculates nodes' importance combining with a mutual-information method, and divides network cluster structures according to node's potential. Experiments show that the algorithm has certain advantages upon the a...

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