基于双曲空间嵌入的极小值社区划分算法
来源：计算机工程杂志2020年第6期北京时间：
作者：谢菁, 羿舒文, 张毅
单位：武汉大学 电子信息学院, 武汉 430072
摘要：真实复杂网络节点度分布服从幂律分布，而双曲空间能够完整表现这一特性。为此，提出一种基于双曲空间嵌入与极小值聚类的社区划分算法MHE。将建模后的复杂网络嵌入庞加莱圆盘模型，保留复杂网络的全局拓扑信息。根据庞加莱圆盘中的角度统计节点分布关系，得到θ曲线，并以最优模块度选择曲线极小值作为最优社区的划分依据。使用中国移动用户的真实访问数据对算法进行有效性评估，结果表明，与Louvain、SLPA和正则化谱聚类算法相比，该算法无需选择聚类中心并且计算复杂度较小，在真实复杂网络中能够获得较好的社区划分效果。
关键词：双曲空间,复杂网络,嵌入,极小值聚类,社区划分
基金资助：国家自然科学基金（61702387）。
