文献类型：期刊文章

作　　者：张玲[1] 吴发辉[1]

Zhang Ling;Wu Fahui(Information Technology and Laboratory Management Center,Wuyi University,Wuyi,Fujian 354300,China)

机构地区：[1]武夷学院信息技术与实验室管理中心,福建武夷354300

出　　处：《黑龙江工业学院学报（综合版）》

基　　金：福建省中青年教师教育科研项目“基于机器学习的植物病害图像识别方法研究”(项目编号:JT180556)。

年　　份：2021

卷　　号：21

期　　号：8

起止页码：98-103

语　　种：中文

收录情况：NSSD、普通刊

摘　　要：为了解群体兴趣和偏好,更好地划分加权网络重叠社区资源,提出基于多模态融合的加权网络重叠社区划分算法。基于图论知识构建加权网络模型,选取加权网络节点特征,利用多模态融合策略将五种节点特征融合到一起,组成总的特征向量,通过构建随机森林分类器实现重叠节点识别,完成重叠社区划分。实验结果表明:利用所研究算法划分四种加权网络重叠社区,得到的标准化互信息指数和模块度均更大,说明所研究算法划分性能更好。

关 键 词：多模态融合 加权网络 重叠社区  划分算法  

分 类 号：TP301.6]