【摘 要】
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在网络研究中,对拓扑结构属性的定量描述、分析可以揭示网络的结构与动态功能之间的关系.社区结构是网络的一个重要属性,揭示网络社区结构对了解它的功能、预测它的行为有很
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在网络研究中,对拓扑结构属性的定量描述、分析可以揭示网络的结构与动态功能之间的关系.社区结构是网络的一个重要属性,揭示网络社区结构对了解它的功能、预测它的行为有很重要的理论和实际意义.针对社区检测问题,本文从以下两个方面展开研究： （1）符号网络的社区检测问题：对有向加权符号网络定义相似度,并通过归一化相似度检测出相似度低的节点进行重构,建立符号网络模型,根据节点状态所呈现的动力学行为检测社区.将此方法应用到合成网络、真实网络中验证我们方法的可行性,并通过与其它算法比较说明我们算法的优势. （2）正复杂网络社区检测问题：使用Kuramoto振荡模型可以揭示社区结构,不同于以往的社区检测和网络动态聚类算法,本文主要是改进Kuramoto耦合模型加入相似度实现网络社区检测.通过调节参数使节点按照所给出的基于动力学机制的网络模型演化,把网络分为不同的社区并通过真实网络检测算法的有效性.
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