利用局部拓扑信息发现模糊社团结构

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利用局部拓扑信息发现模糊社团结构

朱大勇, 张新丽, 李树全

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朱大勇, 张新丽, 李树全. 利用局部拓扑信息发现模糊社团结构[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(1): 73-79. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.01.014

引用本文:

朱大勇, 张新丽, 李树全. 利用局部拓扑信息发现模糊社团结构[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(1): 73-79. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.01.014

ZHU Da-yong, ZHANG Xin-li, LI Shu-quan. Discovering Fuzzy Community Structure Using Local Network Topology Information[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(1): 73-79. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.01.014

Citation:

ZHU Da-yong, ZHANG Xin-li, LI Shu-quan. Discovering Fuzzy Community Structure Using Local Network Topology Information[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(1): 73-79. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.01.014

利用局部拓扑信息发现模糊社团结构

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.01.014

1.
电子科技大学软件学院成都 610054;
2.
成都信息工程学院数学与信息科学系成都 641000

基金项目:

四川省教育厅科研资助项目(2006B064)

作者简介:
朱大勇(1975-)，男，博士，主要从事复杂网络、并行计算方面的研究.

中图分类号: TP18

Discovering Fuzzy Community Structure Using Local Network Topology Information

1.
School of Software,University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 610054;
2.
Department of Math and Information,Chengdu University of Information Technology Chengdu 641000

摘要: 根据网络节点的局部拓扑信息，给出了节点与社团的相似度度量方法，提出了一种新的发现网络模糊社团结构的粒子群算法。该算法在迭代过程中依据节点对不同社团的相似度来不断调整粒子的位置向量，减少了搜索的盲目性，提高了搜索效率。对不同规模的计算机生成网络和真实网络进行测试，实验结果表明，该方法能有效、快速的给出网络的模糊社团结构。
- 复杂网络 /
- 相异性指数 /
- 模糊社团结构 /
- 局部拓扑信息 /
- 粒子群算法
Abstract: An important problem of using evolutionary algorithm to discover community structure in complex networks is how to reduce the search space of network partitions for speeding up convergence. This paper presents an approach to similarity measurement between nodes and communities based on the local topology information of network nodes, and proposes a new particle swarm optimization algorithm to detect fuzzy communities of network. In the iterative process of algorithm the position vector of particle is modified according to similarity degrees between nodes and communities to promote search efficiency. Experiments on various scale computer-generated networks and real world networks show the capability and efficiency of the method to find the fuzzy community structure of network.
- complex network /
- dissimilarity Index /
- fuzzy community structure /
- local network topology information /
- particle swarm optimization

[1]	周睿, 张翔引, 宋德宇, 秦开宇, 徐利梅. 基于粒子群的无人机蜂群网络拓扑快速构建方法 . 电子科技大学学报, 2023, 52(4): 506-511. doi: 10.12178/1001-0548.2023112
[2]	李艳丽, 周涛. 链路预测中的局部相似性指标 . 电子科技大学学报, 2021, 50(3): 422-427. doi: 10.12178/1001-0548.2021062
[3]	孙晓璇, 吴晔, 冯鑫, 肖井华. 高铁-普铁的实证双层网络结构与鲁棒性分析 . 电子科技大学学报, 2019, 48(2): 315-320. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.02.024
[4]	张帆, 郭强, 刘建国. 基于二阶信息的复杂系统弹性度量研究 . 电子科技大学学报, 2019, 48(3): 456-461. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.023
[5]	王传兵, 张利嵩, 李翔, 岳松, 吴秉横. 基于粒子群算法的多层介质透波性能优化 . 电子科技大学学报, 2019, 48(4): 498-503. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.04.004
[6]	吴宗柠, 樊瑛. 复杂网络视角下国际贸易研究综述 . 电子科技大学学报, 2018, 47(3): 469-480. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.03.023
[7]	顾亦然, 朱梓嫣. 基于LeaderRank和节点相似度的复杂网络重要节点排序算法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(2): 441-448. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.02.020
[8]	夏斌, 刘承鹏, 孙文珠, 李彩虹. 基于多元变量泰勒级数展开模型的定位算法 . 电子科技大学学报, 2016, 45(6): 888-892. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.06.002
[9]	张亚明, 程伟, 陈客松, 史浩山. 一种改进的无线传感器网络优化定位算法 . 电子科技大学学报, 2015, 44(3): 357-362. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.007
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[11]	尚可可, 许小可. 基于置乱算法的复杂网络零模型构造及其应用 . 电子科技大学学报, 2014, 43(1): 7-20. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.002
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[13]	王伟, 杨慧, 龚凯, 唐明, 都永海. 复杂网络上的局域免疫研究 . 电子科技大学学报, 2013, 42(6): 817-830.
[14]	雷航, 韩炫. 采用HC-MARPSO算法的软件测试数据生成方法 . 电子科技大学学报, 2012, 41(6): 885-890. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.06.013
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[16]	张聪, 沈惠璋. 网络自然密度社团结构模块度函数 . 电子科技大学学报, 2012, 41(2): 185-191. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.003
[17]	阳凯, 赵志钦, 聂在平. 基于模糊离散粒子群算法的非均匀阵列优化 . 电子科技大学学报, 2012, 41(1): 43-47. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.01.009
[18]	谢福鼎, 张大为, 黄丹, 张永, 孙岩. 寻找复杂网络社团的稠密集算法 . 电子科技大学学报, 2011, 40(4): 483-490. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.04.001
[19]	吕琳媛. 复杂网络链路预测 . 电子科技大学学报, 2010, 39(5): 651-661. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.002
[20]	汪小帆, 刘亚冰. 复杂网络中的社团结构算法综述 . 电子科技大学学报, 2009, 38(5): 537-543. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.05.007

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利用局部拓扑信息发现模糊社团结构

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.01.014

1. 电子科技大学软件学院成都 610054;

2. 成都信息工程学院数学与信息科学系成都 641000

基金项目:

四川省教育厅科研资助项目(2006B064)

作者简介:
朱大勇(1975-)，男，博士，主要从事复杂网络、并行计算方面的研究.

收稿日期: 2009-06-25
修回日期: 2010-11-20
刊出日期: 2011-02-15

中图分类号: TP18

关键词:

摘要: 根据网络节点的局部拓扑信息，给出了节点与社团的相似度度量方法，提出了一种新的发现网络模糊社团结构的粒子群算法。该算法在迭代过程中依据节点对不同社团的相似度来不断调整粒子的位置向量，减少了搜索的盲目性，提高了搜索效率。对不同规模的计算机生成网络和真实网络进行测试，实验结果表明，该方法能有效、快速的给出网络的模糊社团结构。

English Abstract

朱大勇, 张新丽, 李树全. 利用局部拓扑信息发现模糊社团结构[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(1): 73-79. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.01.014

引用本文:

朱大勇, 张新丽, 李树全. 利用局部拓扑信息发现模糊社团结构[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(1): 73-79. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.01.014

ZHU Da-yong, ZHANG Xin-li, LI Shu-quan. Discovering Fuzzy Community Structure Using Local Network Topology Information[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(1): 73-79. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.01.014

Citation:

ZHU Da-yong, ZHANG Xin-li, LI Shu-quan. Discovering Fuzzy Community Structure Using Local Network Topology Information[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(1): 73-79. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.01.014

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