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复杂网络局部特征分类
被引量：
1
1
作者
何琨
杨演昊
+1 位作者
林童
熊正大
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期85-90,共6页
针对现有的图分类算法往往从网络全局出发、存在对大规模网络分类效果不好或计算开销过高等问题,提出了基于局部特征的复杂网络支持向量机分类(LF-SVM)算法.从网络局部拓扑结构出发,利用局部Ego-Net的特征对不同的复杂网络进行分类,使...
针对现有的图分类算法往往从网络全局出发、存在对大规模网络分类效果不好或计算开销过高等问题,提出了基于局部特征的复杂网络支持向量机分类(LF-SVM)算法.从网络局部拓扑结构出发,利用局部Ego-Net的特征对不同的复杂网络进行分类,使得对不同规模的网络都能较好地完成分类工作.实验结果表明:LF-SVM算法对于不同大类的网络及大类内部的不同子类网络,均能实现有效分类,分类速度明显快于现有的全局分类算法,且在部分指标上优于全局分类算法.
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关键词
复杂网络
分类算法
支持向量机
ego-net
局部特征
原文传递
题名
复杂网络局部特征分类
被引量：
1
1
作者
何琨
杨演昊
林童
熊正大
机构
华中科技大学计算机科学与技术学院
出处
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期85-90,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61772219)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2019kfyXKJC021)。
文摘
针对现有的图分类算法往往从网络全局出发、存在对大规模网络分类效果不好或计算开销过高等问题,提出了基于局部特征的复杂网络支持向量机分类(LF-SVM)算法.从网络局部拓扑结构出发,利用局部Ego-Net的特征对不同的复杂网络进行分类,使得对不同规模的网络都能较好地完成分类工作.实验结果表明:LF-SVM算法对于不同大类的网络及大类内部的不同子类网络,均能实现有效分类,分类速度明显快于现有的全局分类算法,且在部分指标上优于全局分类算法.
关键词
复杂网络
分类算法
支持向量机
ego-net
局部特征
Keywords
complex network
classification algorithm
support vector machine(SVM)
ego-net
local feature
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂网络局部特征分类
何琨
杨演昊
林童
熊正大
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
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