基于正则拉普拉斯矩阵的LEMON改进算法

来源 :西南科技大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：aweids

【摘要】

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重叠社团检测是复杂网络中的一个重要研究领域,在众多重叠社团检测算法中,基于局部谱提出的LEMON(Local Expansion via Minimum One Norm)算法复杂度小、效率高,但在处理含有

【作者】

：

胡潇张晖

【机构】

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西南科技大学计算机科学与技术学院,西南科技大学理学院

【出处】

：

西南科技大学学报

【发表日期】

：

2020年2期

【关键词】

：

正则拉普拉斯矩阵复杂网络重叠社团检测鲁棒 Regularized matrixComplex networkOverlapping community d

【基金项目】

：

教育部人文社科基金(17YJCZH260),赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170901),四川信息管理与服务研究中心基金项目(SCTQ2016YB13),四川省军民融合研究院开放基金(18sxb017,18sxb028)

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重叠社团检测是复杂网络中的一个重要研究领域,在众多重叠社团检测算法中,基于局部谱提出的LEMON(Local Expansion via Minimum One Norm)算法复杂度小、效率高,但在处理含有噪声的数据集时并不能得到很好的社团检测结果。针对噪声问题提出了一种基于正则拉普拉斯矩阵的LEMON改进算法。该算法通过矩阵扰动的方式构建正则拉普拉斯矩阵来表征复杂网络的结构信息,提高了原LEMON算法的抗噪性。在Amazon,Youtube,DBLP,Orkut数据集上的实验表明本文算法相较于原LEMO

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