【摘 要】
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为减少社区发现算法中参数的选择对社区划分的影响,同时使算法能够自适应地进行社区划分,本文提出一种基于核密度估计的密度峰值聚类的社区发现算法KDED.首先,定义一种基于信
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571318)
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为减少社区发现算法中参数的选择对社区划分的影响,同时使算法能够自适应地进行社区划分,本文提出一种基于核密度估计的密度峰值聚类的社区发现算法KDED.首先,定义一种基于信任度的距离度量,将社交网络中的用户关系量化为距离矩阵,使用矩阵元素的大小度量用户关系的紧密程度;然后对距离矩阵进行核密度估计,统计各个节点在网络中的影响大小,结合热扩散模型改进计算流程,使其自适应不同规模的数据集以提高计算精度;结合密度峰值聚类原理和社区属性确定社区中心节点后,可根据节点间的距离得到社区内部层次结构和社区外部的自然结构;最后将剩余节点按距离分配到相应的社区当中以完成社区划分.仿真结果表明:通过可视化软件可观察到,通过KDED算法得到的社区划分结果具有清晰的自然结构和内部层次结构;随着社区规模的提升以及划分难度增加,KDED算法具有出色的稳定性;在真实数据集以及LFR基准网络上均得到较为接近真实划分结果的社区划分,自适应性良好,验证算法的可行性与有效性.
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