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基于聚类分析的复杂网络中的社团探测

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摘要社团结构是复杂网络中普遍存在的一种特征。本文应用改进了的谱分法将网络的社团探测问题转换为聚类分析问题,并将Girvan和Newman提出的模块度函数概念应用到聚类分析的4类算法中进行社团结构的探测,特别提出了一种新的结合模块度的聚类遗传算法。然后用3种类型的网络实验算例验证了本文算法的有效性,并对实验结果进行了比较分析,得出本文提出的新算法在初始化敏感性和准确性方面效果较好。最后指出本文算法的进一步研究方向。

DOI n49e6klzdy/524135

作者刘婷;胡宝清

机构地区不详

出处《复杂系统与复杂性科学》 2007年1期

关键词社团结构谱分法模块度 k- MEANS算法模糊C均值

分类 [自然科学总论][系统科学]

出版日期 2007年01月11日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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复杂系统与复杂性科学

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