【摘 要】
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利用股票价格波动时间序列的相关特性,基于同步理论研究股票网络的社团结构。通过对关联矩阵的谱分析确定股票网络中存在复杂的社团结构。随后,利用基于Kuramoto模型的同步聚
【基金项目】
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国家自然科学基金(61004102);中央高校基本科研业务费专项基金(ZYGX2012J075)
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利用股票价格波动时间序列的相关特性,基于同步理论研究股票网络的社团结构。通过对关联矩阵的谱分析确定股票网络中存在复杂的社团结构。随后,利用基于Kuramoto模型的同步聚类算法对网络节点(股票)进行动态分组,由局部序参量确定算法的收敛性并得到稳定的社团结构。通过与快速社团检测算法的对比验证,表明基于Kuramoto模型的同步聚类算法能够正确得到股票网络的社团结构,且更符合股票的属性分类。
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