【摘 要】
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复杂网络是由个体或组织以及它们之间的关系所组成的结构.利用复杂网络的分形结构来解释和预测复杂网络的行为是目前的一个研究热点.分形维度是对复杂网络中分形结构的度量,为了更准确地对复杂网络分形结构进行度量,提出了一种基于密度峰值的方法来计算分形维度.该算法不同于之前选取一个种子节点或者将所有节点作为种子节点的方法,而是利用密度峰值法确定网络中的某几个核心节点作为种子,再计算网络的分形维度.仿真实验表明:基于密度峰值的方法比基于紧密度和原始方法得到更为精确的分形维度.
【机 构】
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新疆财经大学 统计与数据科学学院,乌鲁木齐830012
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复杂网络是由个体或组织以及它们之间的关系所组成的结构.利用复杂网络的分形结构来解释和预测复杂网络的行为是目前的一个研究热点.分形维度是对复杂网络中分形结构的度量,为了更准确地对复杂网络分形结构进行度量,提出了一种基于密度峰值的方法来计算分形维度.该算法不同于之前选取一个种子节点或者将所有节点作为种子节点的方法,而是利用密度峰值法确定网络中的某几个核心节点作为种子,再计算网络的分形维度.仿真实验表明:基于密度峰值的方法比基于紧密度和原始方法得到更为精确的分形维度.
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