模块密度相关论文
社团结构分析对于复杂网络研究具有十分重要的意义,涉及到生物学、计算机科学和社会学等多个领域。本文首先从复杂网络的研究背景......
多数基于极值优化的社区发现算法对初始划分很敏感,并且因为计算过程中极值产生震荡而难于达到最优.提出利用顶点的度选取核心点和......
近年来,复杂网络中的社团发现越来越受到研究人员的关注并且许多方法被提了出来.为有效地检测复杂网络中的社团结构,优化了评估与......
基于标签传播的社区发现算法（LPA）以其简单高效得到了广泛的研究,然而当社区结构模糊时,LPA得到的是一个单一的社区,这是无意义的.模......
近年来,复杂网络中的社团发现越来越受到研究人员的关注并且许多方法被提了出来。在这种背景下,最近李等人提出了一种用来评估社团......
为了有效地分析动态网络中的社团结构功能和特性,在进化时间平滑框架下基于进化聚类方法对模块密度函数和否定平均关联函数进行了......
为揭示复杂系统中的结构与功能之间的联系,复杂网络中的社团发现成为一项最基本的任务。最近,李等人提出了一种用来评估社团质量的......
针对模块度存在的解限制问题，分析了复杂网络社区检测中一种新的测度模块密度。采用二分策略，通过最大化模块密度，提出了基于离散量子......
为更精确地探测社团结构，通过选择优化函数，分析社团结构特性，设计适合社团检测的选择、交叉、变异等遗传算子，提出了基于遗传算法和模......
为有效地检测复杂网络中的社团结构，对评估与发现社团的模块密度函数（即D值）进行了优化。通过模块密度函数的优化进程，展示了模块密度......
在许多领域,例如社会科学,技术科学及生物科学,复杂网络中的社团发现是一项重要任务。这些社团结构暗含着系统功能方面的信息并用......
提出了一种基于模块密度的差分进化社区发现算法（community detection based on differential evolutionary algorithm，CDDEA）．在CDDEA......
为有效地检测复杂网络中的社团结构,优化了评估与发现社团的模块密度函数（即D值）。通过模块密度的优化进程,证明了模块函数的最大化......
本研究基于Chameleon算法结合DPC算法和模块密度函数,提出一种基于密度的层次聚类算法。在Chameleon算法第一阶段,引入DPC算法进行......
摘要：社团发现算法是分析研究复杂网络结构的有效方法之一，针对该问题，在分析节点相似度和网络拓扑结构的基础上，提出了一种基于节点相......
现阶段关于方剂配伍规律的研究主要用到的是数据挖掘技术,包括分别以分类和聚类为主的研究模式和以关联规则挖掘为主的研究模式,这......
目标分群作为态势感知需要解决的重点和难点,是确定目标实体之间关系的重要依据,是后期数据融合系统实现的基础。本文主要研究目标......
学位
为有效地检测动态复杂网络中的社团结构,在进化时间平滑框架下对模块函数及模块密度函数进行了优化.通过两种函数的优化进程,论证......
为有效地检测复杂网络中的社团结构，优化模块密度函数，展示模块密度函数怎样被优化框定到谱分聚类问题，提出一种谱分算法，进一步对该算......
为解决复杂网络社区结构挖掘的优化问题,根据复杂网络拓扑结构的先验知识,提出一种基于离散粒子群优化的社区结构挖掘算法。将粒子......
社区发现是个性化推荐、群体特征归集、社会网络分析等领域研究的基础与核心,而现有社区发现算法在处理日益复杂的社会网络时,存在......
为有效地检测复杂网络中的社团结构,对评估与发现社团的模块密度函数（即D值）进行了优化.通过模块密度函数的优化进程,论证了模块密度......
随着社会科技的迅速发展,复杂系统已经遍布我们生活的方方面面。复杂网络作为复杂系统的一种抽象表现形式而存在,它通常可以抽象为......
随着互联网技术的发展,链路预测作为研究复杂网络的重要手段之一,具有重要的理论和现实意义。近年来,该方向的研究成果层出不穷,然......
