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为了更好地将社交网络中的社团结构识别出来,努力实现社团结构的自然划分,在对模块度参数重新定义的基础上,提出了一种基于加权网络模块强度的社团划分算法。该算法的复杂性较低,能有效地完成加权复杂网络的社团划分。实验的模拟和仿真证实了算法的可行性和有效性。
基于加权网络模块强度的社团划分
【摘 要】
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为了更好地将社交网络中的社团结构识别出来,努力实现社团结构的自然划分,在对模块度参数重新定义的基础上,提出了一种基于加权网络模块强度的社团划分算法。该算法的复杂性较低,能有效地完成加权复杂网络的社团划分。实验的模拟和仿真证实了算法的可行性和有效性。
【机 构】
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山东师范大学管理科学与工程学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2013年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71071090）,山东省优秀中青年科学家奖励基金资助项目（BS2009DX005）
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