發(fā)布時(shí)間：2018-04-19 19:34

  本文選題：社團(tuán)發(fā)現(xiàn) + 節(jié)點(diǎn)相似　； 參考：《電腦知識(shí)與技術(shù)》2015年08期

【摘要】：社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法是分析研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的有效方法之一,針對(duì)該問(wèn)題,在分析節(jié)點(diǎn)相似度和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,提出了一種基于節(jié)點(diǎn)相似度復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法,算法以模塊密度函數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)互信息作為社團(tuán)的評(píng)價(jià)參數(shù)對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)實(shí)施有效劃分。人工網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法能夠準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)。
[Abstract]:Community discovery algorithm is one of the effective methods to analyze and study complex network structure. Based on the analysis of node similarity and network topology, a community discovery algorithm based on node similarity is proposed. The algorithm uses the modular density function and the standard mutual information as the evaluation parameters of the community to partition the complex network effectively. Experimental results on artificial networks and real networks show that the algorithm can accurately discover the community structure in complex networks.
【作者單位】： 江西理工大學(xué)理學(xué)院;嘉興學(xué)院數(shù)理與信息工程學(xué)院;
【基金】：浙江省嘉興市科技計(jì)劃項(xiàng)目(No.2012AY1027) 中央財(cái)政支持地方高校發(fā)展團(tuán)隊(duì)專項(xiàng)-無(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)若干關(guān)鍵技術(shù)研究資助
【分類號(hào)】：O157.5

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

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3 張健沛;李泓波;楊靜;白勁波;張樂(lè)君;;基于拓?fù)鋭?shì)的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)點(diǎn)重要度排序算法[J];哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào);2012年06期

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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7 何東曉;周栩;王佐;周春光;王U，

本文編號(hào)：1774425