【摘 要】
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社区检测对于探索挖掘复杂网络的结构特性具有重要意义,社区检测算法性能对于检测结果具有重要影响。目前用于衡量社区检测算法性能的基准测试网络较为单一,主要包括人工合成
【机 构】
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大连民族大学信息与通信工程学院,贵州省公共大数据重点实验室（贵州大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金(61773091,61603073),辽宁省自然科学基金(201602200),辽宁省高等学校创新人才支持计划(LR2016070),辽宁省重点研发计划指导计划项目(2018104016).
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社区检测对于探索挖掘复杂网络的结构特性具有重要意义,社区检测算法性能对于检测结果具有重要影响。目前用于衡量社区检测算法性能的基准测试网络较为单一,主要包括人工合成网络和真实世界网络。由于真实世界网络中通常缺乏已知社区结构信息,人工合成网络成为衡量算法性能的主要途径,但普遍存在网络微观特性不可调且与真实世界网络差异较大、对检测算法区分度不高、无法更改局部网络结构等问题。为提升人工合成网络性能,该文提出基于零模型的基准测试网络构造方法,首先设计了能够保持中尺度特性的零模型,提升网络微观特性调整灵活度,使其更逼
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