计算机科学与探索 ›› 2017, Vol. 11 ›› Issue (10): 1629-1641.DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1607025
陈 晓1,2,3,郭景峰1,3+,张春英4
CHEN Xiao1,2,3, GUO Jingfeng1,3+, ZHANG Chunying4
摘要: 集对分析作为处理系统确定性与不确定性相互作用的数学理论,可用来处理存在不确定关系的复杂社会网络。首先,应用集对分析理论,将社会网络作为一个同异反系统(确定不确定系统),采用集对联系度刻画顶点间的同异反关系,综合考虑顶点的局部特征和拓扑结构对顶点相似性的贡献,提出加权聚集系数联系度的顶点间相似性度量方法。该度量方法可以更好地刻画网络结构特征,克服传统局部相似性度量指标对某些顶点间相似性值的低估,降低全局相似性度量指标的计算复杂度。其次,为了将该相似性度量指标应用于社区发现,与凝聚型层次聚类算法相结合,使其适用于具有相似性度量对象的复杂网络社区发现问题。最后,在社会网络上进行社区挖掘实验,并与经典社区发现算法进行比较,实验结果表明了该相似性度量指标的正确性及有效性。