论文部分内容阅读
在分析谱聚类原理的基础上，研究了其在社团发现中的应用，提出了快速估计社团数量的新方法．该方法通过计算和分析Laplacian矩阵特征值的分布来估计社团的数量，利用K-means算法对Laplacian矩阵特征向量构造的向量空间进行聚类，实现社团的发现．该算法在真实社会网络和合成网络上做了测试，验证了在社团发现中的准确性和有效性．