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摘要:
提出了一种基于局部模块度的社团划分算法,该算法的基本思想是将具有最大综合特征值的节点作为初始节点,然后从候选集中找到使局部模块度Q达到最大值时所对应的候选节点,将此节点合并到该社团中,更新候选集合直至Q值不再增加,此时该社团形成.由于算法仅需要利用节点的局部信息,因此时间复杂度很低,并且通过综合特征值,找到聚类中心,从而使得聚类效果大大提高.通过社会学中经典的Zachary网络表明了该算法的可行性,并得到满意的结果.
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文献信息
篇名 复杂网络基于局部模块度的社团划分方法
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 社团结构 聚类系数 综合特征值 局部模块度 复杂网络
年,卷(期) 2009,(20) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 4708-4710,4714
页数 4页 分类号 TP181
字数 3342字 语种 中文
DOI
五维指标
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
社团结构
聚类系数
综合特征值
局部模块度
复杂网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
出版文献量(篇)
18818
总下载数(次)
45
总被引数(次)
161677
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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