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摘要:
社团结构分析是一项非常重要且具有挑战性的工作,已经引起来自不同领域学者的广泛关注.在该文中,作者创新性地结合Potts模型和Markov动态过程,提出了衡量多尺度杜团结构稳定性的完整理论框架.对于给定的网络,该文通过揭示网络社团结构及其自旋动态的局域一致行为之间的关系,可以不使用特定的算法而直接获得社团结构相关的重要隐藏信息,比如社团结构的稳定性和在多个时间尺度的社团结构的最佳数量.它还克服了传统方法的不足,如模块度Q的分辨率局限性问题.进一步基于理论分析,该文给出一个无参数的社团结构探测算法.该算法通过计算每个节点的归属向量,可以识别网络的模糊社团结构,从而在多个层次上描述了每个节点参与重叠社团的程度.同时该文也证明了算法的可扩展性和在实际大型网络上的有效性.
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文献信息
篇名 多尺度的社团结构稳定性分析
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 社团结构 Potts模型 Markov过程 稳定性 多尺度 社会计算 社交网络 复杂网络
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 社交网络
研究方向 页码范围 301-312
页数 12页 分类号 TP393
字数 10585字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1016.2015.00301
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 李爱华 中央财经大学管理科学与工程学院 13 98 5.0 9.0
2 李慧嘉 中央财经大学管理科学与工程学院 24 74 4.0 8.0
3 李慧颖 清华大学自动化系 4 47 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
社团结构
Potts模型
Markov过程
稳定性
多尺度
社会计算
社交网络
复杂网络
研究起点
研究来源
研究分支
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大16开
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2-833
1978
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