7,129
个编辑
更改
跳到导航
跳到搜索
第191行：
第191行： − + + + + +
→流层级算法 Role-based Similarity
具体过程如下：先得到网络的邻接矩阵A，这个时候V=AKI中的元素Vi就代表第i个节点在k步的所有出流之和。类似地，U=(AT)KI中的元素Ui就代表第i个节点在k步的入流之和。
具体过程如下：先得到网络的邻接矩阵A，这个时候V=AKI中的元素Vi就代表第i个节点在k步的所有出流之和。类似地，U=(AT)KI中的元素Ui就代表第i个节点在k步的入流之和。
[[File:community_figure_13.png|350px]]
:<math>X=\begin{bmatrix}
x_1\\
\vdots \\
x_N
\end{bmatrix}\equiv\underset{k_{max}}{ \underbrace{[\cdots (\beta A^T)^k1\cdots}}|\underset{k_{max}}{ \underbrace{\cdots (\beta A)^k1\cdots]}}</math>
如公式所示，我们可以构造n * k的矩阵Xin，其元素Xinij代表第i个节点在第k步的入流；也可以构造Xout，其元素Xoutij代表第i个节点在第k步的出流。把Xin和Xout横着拼在一起，就是X。其维度为n * 2k。在X矩阵上，第i行正好描述了节点i在k步内的所有入流和出流的信息。因此，可以通过计算第i行和j行的Cosine距离或者Manhattan距离等来定义节点相关性rij，最后得到的相关性矩阵，就可以用于聚类。
如公式所示，我们可以构造n * k的矩阵Xin，其元素Xinij代表第i个节点在第k步的入流；也可以构造Xout，其元素Xoutij代表第i个节点在第k步的出流。把Xin和Xout横着拼在一起，就是X。其维度为n * 2k。在X矩阵上，第i行正好描述了节点i在k步内的所有入流和出流的信息。因此，可以通过计算第i行和j行的Cosine距离或者Manhattan距离等来定义节点相关性rij，最后得到的相关性矩阵，就可以用于聚类。