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从复杂性和动态性特征出发，给出了复杂网络局部模块度的定义，并提出了基于局部信息检测的社团发现算法，认为局部模块度值最大的节点集合就是最理想的社团结构。在此基础上提出了多粒度社团挖掘方法，为多视图观察复杂网络结构特征提供了新的研究思路。最后的实验分析表明了方法的有效性和可行性。
基于局部信息检测的多粒度社团挖掘方法
【摘 要】
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从复杂性和动态性特征出发，给出了复杂网络局部模块度的定义，并提出了基于局部信息检测的社团发现算法，认为局部模块度值最大的节点集合就是最理想的社团结构。在此基础上提出了
【机 构】
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空军工程大学电讯工程学院
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2009年8期
【基金项目】
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本文受军队科研基金资助项目（编号：KJ06104）资助.
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