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将网络的异构数据进行聚类,以定义一个综合的紧密度中心性指数。 (英语) Zbl 1407.91197号

摘要:网络分析最重要的应用之一是检测社区结构或聚类。几乎所有用于识别这些结构的算法都使用来自这些网络拓扑的信息,例如邻接和距离关系,并假设网络中只有一种类型的关系。然而,实际上,存在多层网络,每一层代表一种特定类型的关系,其中包含具有可能影响网络行为的个别特征的节点。本文介绍了一种新的、高效的频谱方法,该方法使用混合聚类的概念来检测多层网络中的社区,该方法集成了多个数据源,特别是网络中节点的关系结构和个体特征,提高对网络的理解和聚类的准确性。此外,我们结合社会网络分析和传统社会科学方法,开发了一种新的算法来定义复杂网络中的贴近度中心性度量。我们使用四个基准数据集和一个真实的网络:石油全球贸易网络来评估我们提出的方法的性能。实验结果表明,我们的混合方法在使用节点属性和网络结构进行聚类时足够有效。

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91天30分 社交网络;意见动态
05C82号 小世界图形、复杂网络(图形理论方面)
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全文: 内政部

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