原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
为解决传统社群结构理论难以分析集群行为中的个体与关系特征等问题,在原有社群结构理论的基础上提出全符号网络下的社群结构理论,从而反映出个体聚类的综合特征.首先,基于带有关系属性与节点属性的全符号网络,在综合考虑网络个体、关系与结构属性的基础上,定义出全符号网络社群结构的定义,即一个可以被分为不同子网络的结构,其中子网络内部节点属性大致相同,关系连接稠密,且大部分由正边相连,而子网络之间节点属性不同,关系连接稀疏,且由负边相连;其次,基于Newman提出的模块度指标,结合网络的节点、关系、结构这3层因素构建出全符号网络下的模块度指标,同时利用遗传策略对该的指标优化实现了全符号网络的社群结构探测.基于不同网络属性的实验发现,相比传统社群结构指标,新指标可以有效识别出这些属性的差异,解决了传统社群结构探测方法不能分辨网络节点属性与关系属性的问题,为个体聚类研究提供新的路径与方法.
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文献信息
篇名 静态全符号网络的社群结构
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 社群结构 符号网络 模块度 指标
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 45-51
页数 7页 分类号 TN711
字数 语种 中文
DOI 10.7652/xjtuxb201802007
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 杜海峰 西安交通大学公共管理与复杂性科学研究中心 96 1787 24.0 39.0
2 杜巍 西安交通大学公共管理与复杂性科学研究中心 22 328 10.0 18.0
3 何晓晨 西安交通大学公共管理与复杂性科学研究中心 3 3 1.0 1.0
4 费尔德曼 西安交通大学公共管理与复杂性科学研究中心 1 0 0.0 0.0
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符号网络
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期刊影响力
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
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81310
论文1v1指导