【摘 要】
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科研合作日趋频繁,形成了大量复杂的网络结构,如引文网络、共引网络及合著网络等,合著现象也越来越多。结构洞的发现有助于科研合作中提高团队整体的创新能力。目前对于合著
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61175046）, 安徽省高等学校省级自然科学研究项目（No.KJ2013A016）
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科研合作日趋频繁,形成了大量复杂的网络结构,如引文网络、共引网络及合著网络等,合著现象也越来越多。结构洞的发现有助于科研合作中提高团队整体的创新能力。目前对于合著网络的结构洞分析多为无权网络,为了研究合著者的紧密程度在结构洞分析中的作用,以加权的合著网络为研究对象,将权重引入到约束度中,并对现有的结构洞算法——HIS算法进行改进,提出一种基于加权约束度的结构洞挖掘算法（W_CIHIS算法）。用约束度作为衡量指标,将W_CIHIS算法与HIS算法应用到公共数据进行对比,实验结果表明提出的算法有很好的效果。
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