论文部分内容阅读
复杂网络的社团结构特性本质上是由网络的几阶度分布决定一直是网络科学领域悬而未决的问题之一。在保持网络一阶、二阶和三阶度相关特性不变的情形下，利用随机重连方法和社团检测算法研究了复杂网络的社团结构。通过对四种现实网络进行多次不同阶数的随机重连，发现一阶、二阶重连后，社团结构特性均随着重连次数的增加急剧下降，并在重连次数充分大后趋于稳定值。而保持网络3阶特性不变的随机重连所构造的网络，则可以很高的精度呈现原有网络的社团特性，从而表明网络的社团结构，可以由三阶度相关特性有效地刻画（不需要更高阶）。提供了一种网络