改进的加权复杂网络聚类：NJW与PSO算法结合

"本文提出了一种改进的加权复杂网络聚类方法，通过结合NJW算法和粒子群聚类算法，旨在解决复杂网络聚类中的局部收敛问题和多维数据聚类效果不佳的问题。该方法在加权复杂网络簇结构的探测中得到应用，经过实验验证，表现出较高的执行效率和良好的聚类效果。研究得到了国家自然科学基金、江苏省自然科学基金以及南京理工大学相关项目的资助。主要研究人员包括从事复杂网络理论及应用研究的郭陶，以及专注于复杂网络和网络安全的副教授张琨等。" 在复杂网络的研究中，聚类是一种重要的分析手段，用于识别网络中的结构特征和模块性。传统的聚类方法可能遇到局部最优解的问题，即聚类结果只停留在某个局部区域而无法达到全局最优，尤其是在处理包含大量维度信息的复杂网络时，其性能会显著下降。针对这些问题，该文提出了一种改进的加权复杂网络聚类方法。 首先，NJW算法（Newman-Girvan Modularity）是一种常用的复杂网络社区检测方法，它通过计算网络的模块度来评估聚类的质量。然而，NJW算法往往侧重于寻找大规模的社区结构，可能会忽视网络中的小规模或中等规模的模块。为了解决这一问题，该文引入了粒子群优化算法（PSO，Particle Swarm Optimization），这是一种基于群体智能的全局优化算法，能够搜索更广泛的解决方案空间，从而避免局部最优。 在改进的加权复杂网络聚类方法中，NJW算法和PSO算法相结合，利用NJW算法对网络的模块度进行初始化，然后用PSO算法进行迭代优化，寻找最佳的聚类划分。这种方法的优势在于，PSO的全局搜索能力可以弥补NJW算法的局部收敛问题，同时，通过加权处理，能更好地处理多维度的数据，提高聚类的精度。 实验结果表明，这种改进的聚类方法在处理簇结构复杂的网络时，不仅执行效率高，而且聚类效果优于传统的单一算法。这为复杂网络分析提供了新的工具，尤其在社会网络、生物网络、互联网等领域有广阔的应用前景，可以帮助研究人员更准确地理解和解析网络结构。 这项工作是复杂网络聚类领域的一个重要进展，通过结合不同算法的优点，提高了聚类的准确性和效率，对于复杂网络的模块发现和理解有着重要的理论价值和实践意义。