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构建了一种LR-S复合网络,分别提取了L-IRS网络中的最短路径长度和RRTCS网络中的活跃度两个元素,提出了一种新的节点间相似度评价函数SA-LEN及基于节点相似度的社区划分算法。通过对多种计算机生成网络和自然网络实验发现,本文的SA-LEN的网络社区发现算法具有较高准确性。
基于SA-LEN的网络社区发现的研究
【摘 要】
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构建了一种LR-S复合网络,分别提取了L-IRS网络中的最短路径长度和RRTCS网络中的活跃度两个元素,提出了一种新的节点间相似度评价函数SA-LEN及基于节点相似度的社区划分算法。
【机 构】
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南京邮电大学自动化学院
【出 处】
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复杂系统与复杂性科学
【发表日期】
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2015年02期
【基金项目】
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国家自然科学基金(61373136);教育部人文社科规划基金(12YJAZH120)
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