本文選題：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) + 電信網(wǎng)��； 參考：《通信學(xué)報》2014年10期

【摘要】：針對當(dāng)前電信網(wǎng)中如何有效刻畫含權(quán)網(wǎng)絡(luò)的真實(shí)特征,完善和發(fā)展相關(guān)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的難題,特別是對通信社區(qū)檢測結(jié)果層次結(jié)構(gòu)不清晰及運(yùn)算復(fù)雜度高的問題,從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征分析入手,設(shè)計了一種新的通信社區(qū)檢測算法。該算法基于通信強(qiáng)度排序方法實(shí)現(xiàn)通信社區(qū)的有效檢出,基于通信密度分布生成高分辨率層次嵌套樹,通過距離矢量修剪嵌套樹,實(shí)現(xiàn)社區(qū)穩(wěn)定檢測和層次結(jié)構(gòu)分析同時降低計算復(fù)雜度。該算法使用真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效驗(yàn)證。
[Abstract]:Aiming at the problems of how to effectively depict the real characteristics of weighted network and how to improve and develop the related complex network model in current telecommunication network, especially for the problems of unclear hierarchy of detection results and high computational complexity in communication community. Based on the analysis of complex network features, a new communication community detection algorithm is designed. The algorithm is based on the communication intensity sorting method to realize the effective detection of the communication community. The high resolution hierarchical nested tree is generated based on the communication density distribution, and the nested tree is pruned by the distance vector. Community stability detection and hierarchy analysis are implemented while reducing computational complexity. The algorithm is validated by real network data.
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(“973”計劃)基金資助項目(2012CB315905) 國家自然科學(xué)基金資助項目(61171108)~~
【分類號】：TN915.01

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)會議論文 前1條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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10 姜秀芳;面向復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

【二級參考文獻(xiàn)】

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7 周濤,柏文潔,汪秉宏,劉之景,嚴(yán)鋼;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究概述[J];物理;2005年01期

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 周濤;Wiki社群的社會網(wǎng)絡(luò)分析[D];華東師范大學(xué);2005年

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本文編號：1783537