Fast Markov Clustering Algorithm Based on Belief Dynamics

Graph clustering is one of the most significant, challenging, and valuable topic in the analysis of real complex networks. To detect the cluster configuration accurately and efficiently, we propose a new Markov clustering algorithm based on the limit state of the belief dynamics model. First, we pre...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	IEEE transactions on cybernetics Jg. 53; H. 6; S. 3716 - 3725
Hauptverfasser:	Li, Huijia, Xu, Wenzhe, Qiu, Chenyang, Pei, Jian
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	United States IEEE 01.06.2023 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Schlagworte:	Algorithms Belief dynamics Broadcasting Clustering Clustering algorithms complex networks Computational complexity Configurations Convergence Dynamics Heuristic algorithms large-scale networks Limit states Markov clustering algorithm Markov processes Networks Trajectory
ISSN:	2168-2267, 2168-2275, 2168-2275
Online-Zugang:	Volltext
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