【摘 要】
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随着对复杂网络性质的物理含义和数学特征的持续深入研究,研究人员发现很多实际网络都具有内紧外松的社团结构。揭露复杂网络中的社团结构,对于理解网络结构和分析网络性质都
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随着对复杂网络性质的物理含义和数学特征的持续深入研究,研究人员发现很多实际网络都具有内紧外松的社团结构。揭露复杂网络中的社团结构,对于理解网络结构和分析网络性质都是非常重要的。社团结构分析在社会学、计算机图形学、生物学、物理学中都有非常广泛的应用,而社团检测算法是找到这些社团结构的重要手段,对社团检测算法的研究是非常有意义和必要的。基于模块度的极值优化算法虽然时间复杂度较低,速度较快,但是无法保证一定能得到全局最优解。另外,这类算法无法找到复杂网络中较小且仍然十分重要的社团结构。本文旨在解决基于模块度优化算法由于分辨率极限问题检测出的社团结构过大、无法在大型网络中找到小的社团结构这个弱点,利用在真实网络中挖掘隐藏社团结构的算法框架Hicode(Hidden Community Detection),提出了挖掘多层递归叶子结构的社团检测算法。以模块度最大化的Mod为基算法,通过在原网络中提取每个显式社团和隐式社团对应的子网络,并利用Mod算法进一步提取该子网络中的社团结构,从而得到多层子社团结构。通过对比实验,所提出的递归社团结构挖掘算法很好地解决了基于模块度优化算法的缺陷,有效地找到隐藏在强社团之下的弱社团结构,也在很多数据集上超越了现有的经典社团检测算法。
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