基于一种变型奇异值分解的有向网络模糊社团提取方法

基于一种变型奇异值分解的有向网络模糊社团提取方法

论文摘要

提取复杂网络的社团结构有助于深入分析复杂网络结构特性。本文以模糊分析视角切入有向网络聚类问题,以一种新的矩阵分解方法获取两个具有特定含义的模糊度量,分别对应点到团的有向关联关系和团到点的有向关联关系,可视为对作为模糊聚类结果的点团隶属关系表达方法的一种拓展。在人工生成的有向网络和语义关联网络等网络中验证了算法的可行性和有效性。现实世界中城市路网具有明显方向性,是典型的有向网络,本方法还可为以提高城市路网效能为目的的路网拓扑结构特性研究提供技术手段。

论文目录

  • 1 有向网络的最优化分解框架
  • 2 一种新的非负奇异值分解
  • 3 有向关联度与综合关联度
  • 4 特征矩阵和模块函数
  •   4.1 特征矩阵
  •   4.2 模块函数确定最优分团数
  • 5 实验与结果分析
  •   5.1 随机网络
  •   5.2 期刊索引网
  •   5.3 政治博客关联网
  • 6 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 石发进,陈金章,赵昆,黄鹤,李炜光

    关键词: 有向网络,模糊聚类,非对称特征矩阵,有向关联度

    来源: 电子设计工程 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学

    专业: 数学,计算机软件及计算机应用

    单位: 中交通力建设股份有限公司,长安大学特殊地区公路工程教育部重点实验室

    基金: 国家自然科学基金青年科学基金(41101357),陕西省自然科学基础研究计划项目资助(2015JM6280)

    分类号: O157.5;TP301.6

    DOI: 10.14022/j.cnki.dzsjgc.2019.04.001

    页码: 1-5

    总页数: 5

    文件大小: 1925K

    下载量: 41

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