【摘 要】
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基于模块性＂自底向上＂合并社群结构探测策略是目前复杂网络研究的热点问题之一,但是在依据模块性值变化对相应社群对进行合并时,往往出现顺序效应,即同一模块性值变化对应的社
【机 构】
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西安交通大学管理学院,西安交通大学公共管理与复杂性科学研究中心,西安交通大学人口与发展研究所
【基金项目】
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教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-07-0668,NCET-08-0451);“长江学者”奖励计划;教育部长江学者和创新团队发展计划(IRT0855);国家自然科学基金资助项目(70671083);美国Santa Fe Institute国际项目基金;斯坦福大学联合资助项目
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基于模块性＂自底向上＂合并社群结构探测策略是目前复杂网络研究的热点问题之一,但是在依据模块性值变化对相应社群对进行合并时,往往出现顺序效应,即同一模块性值变化对应的社群合并可能不惟一,从而导致合并顺序不同而影响社群结构的最终探测结果。首先总结＂自底向上＂合并社群结构探测策略的一般算法框架,然后基于标准Ucinet和Pajek网络的社群结构探测结果,揭示Newman等提出的社群结构探测算法存在顺序效应,接着依据网络社群结构和社群密度的定义,提出用于克服顺序效应的基于社群密度的改进社群结构探测策略;最后,通过
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