【摘 要】
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鉴于计算代价高昂的谱聚类无法满足海量网络社区发现的需求,提出一种用于网络重叠社区发现的谱聚类集成算法(SCEA).首先,利用高效的近似谱聚类(KASP)算法生成个体聚类集合;然
【机 构】
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福建师范大学软件学院; 广西教育学院科研处; 科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61262028);教育部人文社会科学研究青年基金项目(12YJCZH074);福建省自然科学基金项目(2011J01339);广西自然科学基金项目(2012GXNSFAA053235);科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室开放基金项目(GXSCIIP201212);福建师范大学优秀青年骨干教师培养基金项目(fjsdjk2012082);福建省教育厅科技项目(JA13
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鉴于计算代价高昂的谱聚类无法满足海量网络社区发现的需求,提出一种用于网络重叠社区发现的谱聚类集成算法(SCEA).首先,利用高效的近似谱聚类(KASP)算法生成个体聚类集合;然后,引入个体聚类选择机制对个体聚类进行优选,并对优选后的个体聚类建立簇相似图;最后,进行层次软聚类,得到网络节点的软划分.实验结果表明,与代表性算法(CPM,Link,COPRA,SSDE)相比较,SCEA能够挖掘出具有更高规范化互信息(NMI)的网络重叠社区结构,且具有相对较好的鲁棒性.
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