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摘要:
提出了权重自相似性加权网络社团结构评判函数,并基于该函数提出一种谱分析算法检测社团结构,结果表明算法能将加权网络划分为同一社团内边权值分布均匀,而社团间边权值分布随机的社团结构.通过建立具有社团结构的加权随机网络分析了该算法的准确性,与WEO和WGN算法相比,在评判权重自相似的阈值系数取较小时,该算法具有较高的准确性.对于一个具有n个节点和c个社团的加权网络,社团结构检测的复杂度为O(cn2/2).通过设置评判权重自相似的阈值系数,可检测出能反映节点联系稳定性的层化性社团结构.这与传统意义上只将加权网络划分为社团中边权值较大而社团间边权值较小的标准不同,从另一个角度更好地提取了加权网络的结构信息.
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文献信息
篇名 加权网络权重自相似评判函数及其社团结构检测
来源期刊 物理学报 学科 物理学
关键词 权重自相似 加权网络 社团结构 谱分析算法
年,卷(期) 2010,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 6022-6028
页数 分类号 O4
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐焕良 南京农业大学信息科学技术学院 79 651 14.0 23.0
2 沈毅 南京农业大学信息科学技术学院 5 68 4.0 5.0
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研究主题发展历程
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权重自相似
加权网络
社团结构
谱分析算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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相关学者/机构
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