【摘 要】
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针对节点增加的动态网络,提出一种对应的动态网络社群结构探测算法CDD(Community Structure Detection Algorithm for Dynamic Networks).CDD算法依据节点加入引起模块性指标
【机 构】
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西安交通大学公共管理与复杂性科学研究中心; 西安交通大学管理学院; 西安交通大学公共政策与管理学院人口与发展研究所; 斯坦福大学人口与资源研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金(70671083);国家社会科学基金(05ARK001);教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-04-0931,NCET-07-0668);西安交通大学“985工程”二期重点项目(07200701);“长江学者”奖励计划;教育部留学回国人员科研启动基金;美国Santa Fe Institute国际项目基金、斯坦福大学联合资助项目
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针对节点增加的动态网络,提出一种对应的动态网络社群结构探测算法CDD(Community Structure Detection Algorithm for Dynamic Networks).CDD算法依据节点加入引起模块性指标变化的情况,对网络节点进行社群划分,从而可以发现网络社群结构随时间的动态变化过程.利用计算机生成数据、Ucinet和Pajek提供的有关网络数据,通过社群结构探测试验表明,CDD算法不但可以对动态网络的社群结构变化进行探测,同样也可以实现静态网络的社群结构探测;与N-G算法和A-N算法等社群结构探测算法相比,算法的速度快,所获得的模块性指标也基本相当.
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