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一种基于链路预测的图聚类算法

来源 :山东理工大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhui130

【摘 要】

：

通过重新定义传统GN算法的边介数计算,提出了一种基于链路预测方法的图聚类算法;并且在分析GNRA仍旧存在的不足的基础上,给出了其改进算法IGNRA.通过对常用的四组数据集进行

【作 者】

：

金超 张龙波 王雷 安建瑞 怀浩 王晓丹 

【机 构】

：

山东理工大学计算机科学与技术学院

【出 处】

：

山东理工大学学报：自然科学版

【发表日期】

：

2017年1期

【关键词】

：

图聚类 GN算法 链路预测 graph clustering  Girvan-Newman algorithm  link prediction 

【基金项目】

：

国家自然科学基金青年科学基金项目（61502282）

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通过重新定义传统GN算法的边介数计算,提出了一种基于链路预测方法的图聚类算法;并且在分析GNRA仍旧存在的不足的基础上,给出了其改进算法IGNRA.通过对常用的四组数据集进行实验比较发现：所提出的GNRA算法在效率上比传统的GN算法能够明显提高,而IGNRA相比较GNRA、GN具有最低的计算复杂度.

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