基于最短路径相似度的复杂网社团识别算法

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	基于最短路径相似度的复杂网社团识别算法
	姚斌; 赵玲艳; 卢鹏丽; 张生龙
刊名	兰州理工大学学报
	2016
期号	2016年02期页码:107-112
关键词	SNN相似度最短路径谱平分算法 FCM算法社团结构
ISSN号	ISSN：1673-5196
DOI	10.13295/j.cnki.jlut.2016.02.022
英文摘要	基于最短路径的思想,定义新的节点相似度,利用谱平分算法来识别复杂网络的社团结构.首先根据节点间最短路径的思想计算改进的共享最近邻(SNN)相似度,将其标准化后求出标准化矩阵的特征值及特征向量,然后根据网络选取一定数目的第一非平凡特征向量作为聚类样本,利用FCM算法可识别网络的社团.实验结果表明,该算法对于社团结构不明显的网络划分效果很好.
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://119.78.100.223/handle/2XXMBERH/5686]
专题	兰州理工大学计算机与通信学院
作者单位	兰州理工大学计算机与通信学院
推荐引用方式 GB/T 7714	姚斌,赵玲艳,卢鹏丽,等. 基于最短路径相似度的复杂网社团识别算法[J]. 兰州理工大学学报,2016(2016年02期):107-112.
APA	姚斌,赵玲艳,卢鹏丽,&张生龙.(2016).基于最短路径相似度的复杂网社团识别算法.兰州理工大学学报(2016年02期),107-112.
MLA	姚斌,et al."基于最短路径相似度的复杂网社团识别算法".兰州理工大学学报 .2016年02期(2016):107-112.