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摘要:
为了对可以反映网络结构局部重要性质的加权网络进行社团结构划分,延续广泛应用的社团结构分级聚类方法,改进Newman贪婪算法(CNM算法).算法设计中引入点权和边权,并重新定义新的Q函数计算社团模块度,通过寻找Q函数峰值确定社团划分的最终结果.另外以股票价格波动相关性为加权边建立的加权网络为例进行算法检验.社团划分的结果验证了改进的CNM算法的有效性.与改进的GN算法、极值优化算法等划分效果进行比较分析后发现,改进算法在划分准确性及算法复杂度等方面都有明显的优势.
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文献信息
篇名 改进的CNM算法对加权网络社团结构的划分
来源期刊 计算机工程与应用 学科 数学
关键词 加权网络 社团结构 社团模块度 改进的CNM算法
年,卷(期) 2010,(35) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 86-89
页数 分类号 O24
字数 4581字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.35.025
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 王娟 武汉理工大学理学院 11 205 5.0 11.0
2 王慧 武汉理工大学理学院 14 83 6.0 9.0
3 韩华 武汉理工大学理学院 41 325 10.0 17.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (14)
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研究主题发展历程
节点文献
加权网络
社团结构
社团模块度
改进的CNM算法
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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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