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摘要:
现有的社团分析方法由于需要网络的全局信息,并且只能在单一的尺度上划分社团,因此不利于分析大规模的科技社会网络.提出了一种新颖的多尺度社团结构快速探测算法,其只利用网络的局域信息就可以模拟复杂网络中的多尺度的社团结构.该方法通过优化表示网络统计显著性的拓扑熵,来寻找有最佳统计意义的社团结构.为了得到具体的社团归属,算法只需利用局部信息的扩散来更新归属向量便能够收敛到局部极小值,因此具有较低的计算复杂性.它不需要指定具体的社团数量,便能够找到每个节点与具体社团的归属关系,从而能够自然地支持模糊社团的划分.理论分析和实验验证共同表明,该算法可以快速而准确地发现社会网络和生物网络中的各种功能社团.
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一种基于交互迭代式的多尺度社团发现算法研究
社会网络
社团发现
多尺度
重叠社团
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于信息扩散的多尺度重叠社团快速探测算法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 社团结构 复杂网络 重叠性 信息扩散 多尺度
年,卷(期) 2014,(9) 所属期刊栏目 网络与通信
研究方向 页码范围 125-131
页数 7页 分类号 TP393
字数 8524字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2014.09.024
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 李慧嘉 中央财经大学管理科学与工程学院 24 74 4.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
社团结构
复杂网络
重叠性
信息扩散
多尺度
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
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