两阶段量子行走算法在社区检测中的应用
Two-stage quantum walk algorithm with application to community detection
1. 长春理工大学 计算机科学技术学院, 长春 130022
2. 江西理工大学 信息工程学院, 江西 赣州 341000
摘要
已有基于量子行走的社区检测算法存在计算开销过大或对时间参数过于敏感的问题。针对此问题，提出两阶段量子行走（two-stage quantum walk，TSQW）算法。TSQW算法第一阶段为无测量量子行走，此阶段融合节点的邻域拓扑信息将节点表达为向量，第二阶段利用K-means方法聚类上一阶段得到的节点向量以划分网络社区。通过仿真网络和空手道俱乐部网络的验证，该算法能够准确地检测网络社区结构。进一步，提出TSQW的扩展（TSQW-E）算法，该算法依据节点的社区信息增加或删除原始网络的连边并实现社区隐藏。根据互信息指标和调整兰德系数下的实验表现，TSQW-E算法使已有社区检测算法的平均识别精度分别下降0.491和0.58，对网络社区结构的破坏效果最好。
基金项目
吉林省科技发展计划资助项目(20210201075GX)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.01.0007
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2329-2333
文章编号: 1001-3695(2023)08-013-2329-05
发布历史
[2023-03-16] 优先出版
[2023-08-05] 印刷出版
引用本文
梁文, 闫飞, 陈柏圳. 两阶段量子行走算法在社区检测中的应用 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (8): 2329-2333. (Liang Wen, Yan Fei, Chen Baizhen. Two-stage quantum walk algorithm with application to community detection [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (8): 2329-2333. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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