基于节点核心影响的复杂网络聚类新算法

研究论文

在复杂的网络中，由节点的异构性标识的集群结构已成为一种常见且重要的拓扑属性。因此，网络聚类方法对于研究复杂网络具有重要意义。当前，许多典型的聚类算法都有一些缺点，例如不准确和收敛缓慢。在本文中，我们通过计算节点的核心影响力提出了一种聚类算法。聚类过程是对社会学中聚类形成过程的模拟。该算法通过节点之间的中心性来检测具有核心影响的节点，并通过判别函数构建集群的核心结构。接下来，通过优化方法对网络中的其余节点进行聚类后，该算法将获得最终的聚类结构。在不同数据集上的实验表明，该算法的聚类精度优于经典聚类算法（Fast-Newman算法）。它的聚类速度更快，并在准确揭示复杂网络的真实聚类结构方面发挥了积极作用。

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