【摘 要】
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社团结构作为复杂网络的中尺度特征,对于深入理解网络的结构和属性具有重要的意义。与无符号网络不同,符号网络包括正边和负边,分别代表了友好和敌对的关系。在形成社团时,节
【机 构】
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陆军工程大学研究生院,海军航空大学第三飞行训练基地,陆军工程大学指挥控制工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB0802800),国家自然科学基金(61473149)
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社团结构作为复杂网络的中尺度特征,对于深入理解网络的结构和属性具有重要的意义。与无符号网络不同,符号网络包括正边和负边,分别代表了友好和敌对的关系。在形成社团时,节点通常会选择与朋友在同一社团内,而与对手在不同的社团。基于这种思想,构建了一种用于符号网络中社团发现的博弈论模型,设计了一种社团发现算法。实验结果表明,该算法在非重叠社团和重叠社团的识别中都具有卓越的性能。另外,对算法的运行效率进行了分析,提出了一种优化方法,有效地提高了算法的运行效率。
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