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公开(公告)号：CN103888541B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410129865.8
申请日：2014-04-01
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提供一种融合拓扑势和谱聚类的社区发现方法及系统，该方法包括：计算给定的复杂网络中n个节点的拓扑势值，根据n个节点的拓扑势值构造复杂网络的节点的标准矩阵；搜索所有局部极大势值节点，获得包含t个局部极大势值节点的局部极大势值节点集合；计算节点的标准矩阵的所有特征值，选取前t-1个非平凡特征值，以t-1个非平凡特征值对应的t-1个特征向量构成t-1维空间；将复杂网络的n个节点映射到t-1维空间中；将t个局部极大势值节点作为初始聚类中心，采用K-means算法将t-1维空间中的n个节点划分为t个社区。本发明利用节点拓扑势值构造谱聚类中的标准矩阵，能从全局角度反映节点间的紧密关系，有助于提高社区划分结果的准确性；具有很强的适应性。
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公开(公告)号：CN103888541A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410129865.8
申请日：2014-04-01
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提供一种融合拓扑势和谱聚类的社区发现方法及系统，该方法包括：计算给定的复杂网络中n个节点的拓扑势值，根据n个节点的拓扑势值构造复杂网络的节点的标准矩阵；搜索所有局部极大势值节点，获得包含t个局部极大势值节点的局部极大势值节点集合；计算节点的标准矩阵的所有特征值，选取前t-1个非平凡特征值，以t-1个非平凡特征值对应的t-1个特征向量构成t-1维空间；将复杂网络的n个节点映射到t-1维空间中；将t个局部极大势值节点作为初始聚类中心，采用K-means算法将t-1维空间中的n个节点划分为t个社区。本发明利用节点拓扑势值构造谱聚类中的标准矩阵，能从全局角度反映节点间的紧密关系，有助于提高社区划分结果的准确性；具有很强的适应性。
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