【摘 要】
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在分析模块性指标和Newman有关网络社区结构探测算法的基础上,提出了一种基于先验知识与模块性的社区结构探测算法.利用节点度等社会网络结构先验知识,获得一个社区结构的基
【机 构】
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西安交通大学人口与发展研究所; 斯坦福大学人口与资源研究所; 西安交通大学人口与发展研究所 710049西安; 94305; 美国斯坦福; 71004
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70671083);国家社会科学基金资助项目(05ARK001,05CRK002);教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-04-0931);西安交通大学“九八五”工程二期重点计划资助项目(07200701);美国Santa Fe Institute国际基金资助项目;斯坦福大学联合资助项目
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在分析模块性指标和Newman有关网络社区结构探测算法的基础上,提出了一种基于先验知识与模块性的社区结构探测算法.利用节点度等社会网络结构先验知识,获得一个社区结构的基本划分,然后进行社区的合并,以此获得一个清晰的社区结构.经计算机模拟网络、Ucinet软件网络和中国农民工社会网络的社区结构探测,结果表明所提算法比Newman的迭代次数减少近50%,并且可以获得更好的模块性指标.
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