文献记录(part66)--一种基于交叉熵的社区发现算法

学习笔记，仅供参考，有错必纠

关键词：复杂网络；社区发现；交叉熵；

一种基于交叉熵的社区发现算法

摘要

作为复杂网络中的一个极其重要的研究领域，社区结构的搜寻和发现研究具有重要的应用价值．该文将信号处理领域的交叉熵概念引入到网络社区结构的发现算法中，提出了一种基于交叉熵的社区发现算法．算法利用Ｍｏｄｕｌａｒｉｔｙ值作为判别依据，使用交叉熵方法中的重要抽样方法提高收敛速度，从而在提高社区发现算法运算效率的同时，提高算法的精确性．针对计算机生成网络的社区划分结果表明，该算法所得ＭＮＩ值和划分正确节点所占比例高于Ｇｉｒｖａｎ－Ｎｅｗｍａｎ算法．在真实网络上的仿真结果表明，该社区划分算法的Ｍｏｄｕｌａｒｉｔｙ值高于Ｇｉｒｖａｎ－Ｎｅｗｍａｎ算法，且不低于极值优化算法，进一步验证了该文提出算的社区划分准确性优于已有的 &#

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一种基于交叉熵的社区发现算法

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