【摘 要】
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探测社团结构是复杂网络分析中一个基本和重要的问题。为提高探测社团结构的效率,本文提出了基于复杂网络场论的社团结构分布估计算法。通过设置不同种群规模,本文算法运用经
【机 构】
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太原科技大学经济与管理学院,山西省眼科医院,太原工业学院计算机工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金(71273159,71503108)资助项目;太原市软科学(W2012036)资助项目;博士科研启动项目(W20142003)资助项目
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探测社团结构是复杂网络分析中一个基本和重要的问题。为提高探测社团结构的效率,本文提出了基于复杂网络场论的社团结构分布估计算法。通过设置不同种群规模,本文算法运用经典物理场论理论构建节点间场论模型,并在此基础上建立了社团结构概率模型,按照社团结构概率模型建立了分布估计算法。将该算法与GN（Girvan Newman）算法、遗传算法及启发式算法比较其产生的最优解,并分析它们的均值及方差的差异。结果表明：基于复杂网络场论的社团结构分布估计算法收敛速度较快,划分效果较好。
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