【摘 要】
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社区发现是复杂网络研究核心内容之一。谱聚类作为一种典型聚类方法,其数据映射逻辑清晰,多维数据聚类处理效果优秀,在社区发现领域应用广泛。传统谱聚类社区发现方法存在一
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社区发现是复杂网络研究核心内容之一。谱聚类作为一种典型聚类方法,其数据映射逻辑清晰,多维数据聚类处理效果优秀,在社区发现领域应用广泛。传统谱聚类社区发现方法存在一定不足,一方面传统谱聚类社区发现算法利用节点连通情况代替节点相似度分析,以连通矩阵代替相似矩阵可能导致精度不足;另一方面在社区发现过程中,通常存在包括社团领导人等已知节点社团信息,根据半监督学习思想,此类先验知识可以引入谱聚类中辅助聚类过程,用于进一步提高社区发现效果。本文针对谱聚类社区发现中节点相似关系构造精度不足的问题,提出一种基于信号传递的半监督谱聚类优化方法。该方法利用信号传递原理构造节点相似关系,同时结合半监督学习理论,利用网络先验知识辅助聚类过程。实验表明,以信号传递方法使信号量在网络中充分传递为基础构造节点相似度,使半监督谱聚类社区发现效果获得提升。本文针对普遍社区发现场景,根据改善相似度构造精度及算法时间效率的优化策略,提出一种基于信号扩散的谱聚类优化方法。该方法解决了信号传递过程网络信号总量不固定的问题,并针对算法时间运行消耗高的问题进行改进,提出一种简化的节点相似度构造方法以实现谱聚类性能优化。实验表明,该算法使基于信号的拉普拉斯矩阵构造时间显著降低,社区划分效果获得有效提升。
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