Community Detection with the Weighted Parsimony Criterion

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摘要 在网络的社区察觉在最后十年广泛地被学习了。许多标准,表示分区的质量获得,以及一些准确算法和很多启发规则被建议了。吝啬标准在最小化增加或从给定的网络搬迁了以便把它转变成一套disjoint派系的边的数字在于。最近,张,丘和张建议了一个重量系数在被介绍平衡插入并且删除的边的数字的一个加权的吝啬模型。这些作者建议规则选择系数的好值,使用模仿了退火发现最佳或在最佳附近的解决方案并且解决一系列真实、人工的例子。在现在的纸,一个算法为确切为参数的所有价值解决加权的吝啬问题被建议。这个算法反复地基于用一个排产生算法为参数的一套给定的价值解决这个问题。这个过程与一个搜索过程被相结合发现值曲线的所有最低断点即,插入并且删除的边的加权的和。从文学的一系列人工、真实的世界网络上的计算结果被报导。看来,为一样的几个分区联网可能增进知识并且解决方案的集合通常包含至少一个直觉地呼吁的分区。
机构地区 不详
出版日期 2015年03月13日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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