半监督模式下复杂网络分类的方法  

Classification method in complex networks based on Semi-supervising

作　　者：孔健[1] 谢福鼎[1] 孙岩[1] 赵凤霞[2] 

机构地区：[1]辽宁师范大学计算机与信息学院,辽宁大连116081 [2]秦皇岛职业技术学院,河北秦皇岛066100

出　　处：《计算机工程与应用》2011年第4期47-49,56,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(No.10771092);国家重点基础研究发展规划(973)(No.2004CB318000);辽宁省教育厅科学技术研究项目(No.2008347);辽宁省科技厅博士启动基金(No.20081079)~~

摘　　要：提出了一种基于半监督模式的复杂网络社团划分新方法,通过引入物理学中的万有引力定理进而计算出有标签节点与周围无标签节点的相互作用值,最终将网络中的社团划分出来。实验表明,算法可以比较准确地划分出一些网络中的社团结构。A method for identifying the community structure is proposed in this paper based on semi-supervised model.By introducing the Gravity,the communities structure is detected by calculating relationship between the labeled nodes and the unlabeled nodes.The results of experiment prove that the algorithm can identify the community structure in some real-networks.

关 键 词：复杂网络 社团结构 半监督分类 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]