【摘 要】
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提出一种基于地理加权中心节点距离的网络社区发现算法(geographical weighted central node distance based Louvain method, GND-Louvain)。该算法扩展了传统复杂网络领域
【机 构】
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武汉大学资源与环境科学学院; 武汉大学地理信息系统教育部重点实验室; 地球空间信息技术协同创新中心;
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB0503601);国家自然科学基金(41471327)~~
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提出一种基于地理加权中心节点距离的网络社区发现算法(geographical weighted central node distance based Louvain method, GND-Louvain)。该算法扩展了传统复杂网络领域的经典社区发现方法Louvain,利用地理加权中心节点来度量社区发现过程中的空间距离关系,并将此距离衰减效应加入到距离模块度模型中,以此来计算和评估空间网络社区划分结果的质量,并探究了空间社区发现结果不稳定的原因。通过定义节点计算顺序,保证了社区发现结果的质量和稳定性。利用中国铁路网线路数据,设计了5种不同空间约束的空间社区发现对比性实验。结果证明,GND-Louvain算法的准确性最高,并且算法结果最稳定。
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