【摘 要】
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依据节点在社区中的连边情况,定义社区内节点的连边密度,构造社区的平均密度评价指标。经过实例验证,社区的平均密度评价指标能够克服模块度在完全图上的分辨率限制。同时,通
【机 构】
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山西大学数学科学学院,山西财经大学统计学院,山西大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61573229);山西省回国留学人员科研资助项目(2017-020);山西省基础研究计划项目(201701D121004);山西省高等学校教学改革创新项目(J2017002)
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依据节点在社区中的连边情况,定义社区内节点的连边密度,构造社区的平均密度评价指标。经过实例验证,社区的平均密度评价指标能够克服模块度在完全图上的分辨率限制。同时,通过节点的连边密度和最优化社区的平均密度,提出连边密度传播算法。在真实数据和人工数据上进行测试,利用该算法划分社区后求得的模块度和社区平均密度都比利用BRIM算法、边集聚系数算法和资源分布算法求得的值高。这表明相比以上三种算法,连边密度传播算法更能够有效地发现二分网络的社区结构。
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