一种基于节点间路径度量的图聚类算法

图聚类算法可以用于发现社会网络中的社区结构、蛋白质互作用网络中的功能模块等,是当前复杂网络研究的热点之一.对网络中节点的相似性和簇发现结果进行合理度量是核心问题.针对此问题,给出了一种基于节点间点不重复路径度量的节点相似性指标.以此为基础提出了一种面向复杂网络的基于“中心扩展”策略的图聚类算法(A Graph Clustering Algorithm Based on Local Paths between Nodes in Complex Networks,PGC),包括节点相似性计算、中心节点选择、初始簇划分和簇优化四个主要过程.采用点不重复路径对节点相似性进行度量,消除了由大度节点引起较多的点重复路径对节点相似性的影响,提高了算法对大度节点邻域中节点的划分能力.通过与一些经典算法在11个真实网络、22个人工网络数据集上的实验比较分析,结果表明算法PGC在标准互信息、调整兰德系数、F度量、准确度等方面均表现出良好的性能.