李慧颖
- 作品数：2 被引量：23H指数：2
- 供职机构：清华大学信息科学技术学院自动化系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 社团结构迭代快速探测算法被引量：13
- 2017年
- 作为复杂网络研究的重要组成部分,社团结构分析对于理解和分析现实世界中各种社会、工程和生物等系统具有非常重要的意义.该文利用动态迭代技术,提出了一种新型的社团探测技术,能够准确而快速地识别网络中的社团结构.首先引入一种动态系统,可以使社团归属从随机状态逐步收敛到最优划分,进一步利用严格的数学分析给出了社团归属在离散时间内收敛到最优的条件.该文创新性地提出了划分指标函数的一般化形式,通过选择不同的参数,可以引申到几乎所有著名的指标函数.为了使动态系统不需要任何参数选择即可完成向最优社团的收敛,文中设计了一种新颖的图生成模型,使得算法能在无参数的情况下方便高效的运行.该算法具有较高的效率,计算复杂性分析显示算法需要的时间与稀疏网络节点的数量呈线性关系.最后,文中将算法应用到人工网络和实际网络中,结果显示算法不仅具有极高的准确性,还能够高效地应用于大规模现实网络的分析和计算中.
- 李慧嘉李爱华李慧颖
- 关键词：社团结构动态系统线性复杂度社交网络
- 多尺度的社团结构稳定性分析被引量：16
- 2015年
- 社团结构分析是一项非常重要且具有挑战性的工作,已经引起来自不同领域学者的广泛关注.在该文中,作者创新性地结合Potts模型和Markov动态过程,提出了衡量多尺度社团结构稳定性的完整理论框架.对于给定的网络,该文通过揭示网络社团结构及其自旋动态的局域一致行为之间的关系,可以不使用特定的算法而直接获得社团结构相关的重要隐藏信息,比如社团结构的稳定性和在多个时间尺度的社团结构的最佳数量.它还克服了传统方法的不足,如模块度Q的分辨率局限性问题.进一步基于理论分析,该文给出一个无参数的社团结构探测算法.该算法通过计算每个节点的归属向量,可以识别网络的模糊社团结构,从而在多个层次上描述了每个节点参与重叠社团的程度.同时该文也证明了算法的可扩展性和在实际大型网络上的有效性.
- 李慧嘉李慧颖李爱华
- 关键词：社团结构POTTS模型MARKOV过程多尺度社会计算复杂网络
