首頁 > 期刊 > 自然科學與工程技術 > 基礎科學 > 非線性科學與系統科學 > 復雜系統與復雜性科學 > 基于關聯群演化相似度的社團追蹤算法 【正文】
摘要:在復雜網絡中,社團結構普遍存在,且隨著時間的變化網絡中的社團也在不斷變化。為了追蹤到社團的變化并把相鄰時刻的社團關聯起來形成關聯群,在闡述相關定義的基礎上,提出了利用綜合加權的演化相似度來衡量相鄰時刻的社團相似度,又提出了一種利用“多部圖”提取演化路徑,生成演化序列的方法。最后在某銀行業務數據上進行實驗,實驗結果表明該算法比利用單一指標追蹤到社團的準確率更高。
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