【摘 要】
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复杂网络聚类算法的研究对分析网络拓扑结构、理解其功能,发现网络中的隐藏规律以及预测网络行为具有十分重要的理论意义.目前许多寻找重叠点的算法不多,并且很多都需要比较
【机 构】
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中国科学技术信息研究所,西安电子科技大学
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复杂网络聚类算法的研究对分析网络拓扑结构、理解其功能,发现网络中的隐藏规律以及预测网络行为具有十分重要的理论意义.目前许多寻找重叠点的算法不多,并且很多都需要比较高的时间复杂度.文章通过观察网络社团之间的相邻点与每一社团的连接边数以及定义阈值的方法对其进行了改进,最后通过期刊之间的引用关系计算期刊引用网络的相似性,构造网络图,采用基于谱的聚类算法和改进后的方法对该图进行聚类,从而验证改进算法的先进性.
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