计算机科学 ›› 2013, Vol. 40 ›› Issue (11): 70-73.

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一种基于数据场的复杂网络聚类算法

刘玉华,张翼,徐翠,晋建志   

  1. 华中师范大学计算机学院 武汉430079;华中师范大学计算机学院 武汉430079;华中师范大学计算机学院 武汉430079;华中师范大学计算机学院 武汉430079
  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    本文受华中师范大学中央高校基本科研基金项目(120002040476)资助

New Clustering Algorithm Based on Data Field in Complex Networks

LIU Yu-hua,ZHENG Yi,XU Cui and JIN Jian-zhi   

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 针对当前复杂网络研究中聚类的热点问题,提出了一种基于数据场的复杂网络聚类算法,该算法通过一种基于互信息的方法计算出复杂网络中节点的重要性,然后通过数据场中节点的势来划分网络的簇结构。实验证明,该算法在计算时间和精度上具有一定的优势。

关键词: 聚类,复杂网络,数据场,互信息,重要性,势

Abstract: Focusing on current clustering hot issues,the article presented a new clustering algorithm based on data field in complex networks.It calculates nodes’ importance combining with a mutual-information method,and divides network cluster structures according to node’s potential.Experiments show that the algorithm has certain advantages upon the accuracy and the computable complexity.

Key words: Clustering,Complex network,Data field,Mutual information,Importance,Potential

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