【摘 要】
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基于改进的SNN相似度矩阵与谱平分法，提出了一种寻找复杂网络社团结构的算法。首先计算出网络中各节点之间改进的SNN矩阵并将其标准化，求得该矩阵的特征值及特征向量。然后分别
【基金项目】
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国家自然科学基金(10771092);‘973’项目(2004CB318000)资助
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基于改进的SNN相似度矩阵与谱平分法，提出了一种寻找复杂网络社团结构的算法。首先计算出网络中各节点之间改进的SNN矩阵并将其标准化，求得该矩阵的特征值及特征向量。然后分别选取不同数目的第一非平凡特征向量作为聚类样本，利用FCM聚类算法对节点进行分类，并计算出每次分类结果所对应的模块度Q值。Q的最大值对应的社团结构即为最佳的网络社团结构。一些实验测试了该方法的可行性，通过与其它方法的结果进行比较，可知该算法划分社团的准确率较高。
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