【摘 要】
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为有效地检测复杂网络中的社团结构,优化了评估与发现社团的模块密度函数（即D值）。通过模块密度的优化进程,证明了模块函数的最大化与非负矩阵分解目标函数（SNMF）的等价性。基于
【机 构】
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西安科技大学计算机学院,西安电子科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60933009、60702063）, 教育部高校博士点基金项目（200807010013）
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为有效地检测复杂网络中的社团结构,优化了评估与发现社团的模块密度函数（即D值）。通过模块密度的优化进程,证明了模块函数的最大化与非负矩阵分解目标函数（SNMF）的等价性。基于这种等价性,设计了一种新的基于模块密度函SNMF算法,并且讨论了该算法的复杂性。在一个经典的计算机产生的随机网络中检验了该算法,特别地,当社团结构变模糊时,实验结果表明该算法在发现复杂网络社团上是有效的。
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