供稿: 刘永利;付丽丽 | 时间: 2018-11-19 | 次数: |
作者单位:河南理工大学计算机科学与技术学院
摘要:社区探测是图和网络领域非常关键的技术之一,其中聚类方法扮演了重要的角色。针对层次聚类算法较高的时间复杂度,在信息理论框架下提出一种改进的社区探测方法 p IBD。p IBD把单部网络变换成二部图网络,预测k值,并基于信息瓶颈理论进行划分式聚类。实验结果表明,p IBD方法可以获得较已有层次聚类方法更高的准确率。
基金:国家自然科学基金资助项目(61202286);教育部科技发展中心网络时代的科技论文快速共享专项研究资助课题(2013117);河南理工大学青年骨干教师项目;河南理工大学博士基金资助项目(B2011-039);
关键词:社区探测;聚类;K-Means;F-Measure;
DOI:10.16186/j.cnki.1673-9787.2015.01.018
分类号:TP393.09
Abstract:Community detection is one of crucial techniques in graph and network research,where clustering plays an important role.Taking into account high time complexity of hierarchical clustering,an improved community detection method,called p IBD,is proposed under information-theoretic framework.The p IBD transforms a unipartite network into a bipartite network,predicts the value of k,and implements partitional clustering based on information bottleneck theory.Experimental results show that p IBD could achieve higher accuracy than existing hierarchical clustering methods.