10.3969/j.issn.1000-386x.2017.10.048
一种结合小世界模型改良的NMF社区发现算法
社区发现是当前复杂网络与数据挖掘的热点,非负矩阵分解是社区发现的常用手段.针对当前非负矩阵分解的社区发现算法,为提高算法的准确率与可解释性,提出多阶邻居节点的概念,在小世界模型的基础上构建了规模可控的多阶复合信息矩阵,用后处理的方法减少了算法中随机因素带来的不稳定性.对于真实网络与人工网络的实验证明,新背景下的算法较原算法在性能上有一定的提升.
社区发现、非负矩阵分解、小世界模型、复杂网络
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
江苏省产学研合作项目BY2015019-30
2018-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
269-274
