【摘 要】
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复杂网络是复杂系统的典型表现形式,社区结构是复杂网络最重要的结构特征之一.针对复杂网络的社区结构发现问题,本文提出一种新的局部相似性度量,并结合层次聚类算法用于社区
【机 构】
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国防科学技术大学理学院数学与系统科学系
【基金项目】
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国家自然科学基金（60902089,61005003）资助~~
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复杂网络是复杂系统的典型表现形式,社区结构是复杂网络最重要的结构特征之一.针对复杂网络的社区结构发现问题,本文提出一种新的局部相似性度量,并结合层次聚类算法用于社区结构发现.相对全局的相似性度量,本文提出的相似性度量具有较低的计算开销;同时又能很好地刻画网络的结构特征,克服了传统局部相似性度量在某些情形下对节点相似性的低估倾向.为了将局部相似性度量用于社区结构发现,推广了传统的Ward层次聚类算法,使之适用于具有相似性度量的任意对象,并将其用于复杂网络社区结构发现.在合成和真实世界的网络上进行了实验,并与
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