本文選題：社團發(fā)現(xiàn) + 節(jié)點相似�。� 參考：《電腦知識與技術(shù)》2015年08期

【摘要】：社團發(fā)現(xiàn)算法是分析研究復雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的有效方法之一,針對該問題,在分析節(jié)點相似度和網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,提出了一種基于節(jié)點相似度復雜網(wǎng)絡(luò)社團發(fā)現(xiàn)算法,算法以模塊密度函數(shù)和標準互信息作為社團的評價參數(shù)對復雜網(wǎng)絡(luò)實施有效劃分。人工網(wǎng)絡(luò)和真實網(wǎng)絡(luò)上的實驗結(jié)果表明,算法能夠準確的發(fā)現(xiàn)復雜網(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】： 江西理工大學理學院;嘉興學院數(shù)理與信息工程學院;
【基金】：浙江省嘉興市科技計劃項目(No.2012AY1027) 中央財政支持地方高校發(fā)展團隊專項-無線Mesh網(wǎng)絡(luò)若干關(guān)鍵技術(shù)研究資助
【分類號】：O157.5

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1774425