文件名称:论文研究-基于Kmeans聚类算法的复杂网络社团发现新方法.pdf
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文件格式:PDF
更新时间:2022-08-11 17:06:00
复杂网络,社团结构,Kmeans聚类算法,节点关联度
提出了一种基于Kmeans 聚类算法的复杂网络社团结构划分方法。算法基于Fortunato等人提出的边的信息中心度,定义了节点的关联度,并通过节点关联度矩阵来进行聚类中心的选择和节点聚类,从而将复杂网络划分成k个社团,然后通过模块度来确定网络理想的社团结构。该算法有效地避免了Kmeans 聚类算法对初始化选值敏感性的问题。通过Zachary Karate Club和College Football Network两个经典模型验证了该算法的可行性。