一个基于多维特征向量的复杂网络社团结构发现算法

• 作者: 孙亚红 肖淑苹
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 社团结构 特征向量 模块度
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 558-561
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 1980字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn1672-9722.2015.04.005

摘要

作为复杂网络重要特性之一的社团结构在大量现实的大规模复杂系统研究中占有重要的一席地位.论文在研究现有的社团发现算法基础上,提出了一种基于多维特征向量的复杂网络社团结构发现算法,实验证明,该算法能够有效的发现复杂网络中的社团结构,对于进一步进行复杂网络上的信息挖掘具有重要的意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖淑苹		19	40	3.0	6.0
2	孙亚红		22	14	2.0	3.0