【摘 要】
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在资本市场中,根据交易者联系的密切程度,可以划分出众多团体,从而产生特定的社团结构。社团结构探测是一项非常重要而具有挑战性的工作,已经引起来自不同领域学者的广泛关注
【机 构】
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华北电力大学经济与管理学院,中央财经大学管理科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(71401233),北京市自然科学基金(9182015)
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在资本市场中,根据交易者联系的密切程度,可以划分出众多团体,从而产生特定的社团结构。社团结构探测是一项非常重要而具有挑战性的工作,已经引起来自不同领域学者的广泛关注。然而,极少有多项式时间算法能够快速、准确地探测社团结构。基于著名的模块化设计优化理论,用新颖的k强度关系代表两个节点之间的耦合距离这一想法随之产生。社团结构探测算法使用基于k强度矩阵的广义模块度测量。为了得到最优社团数量,一种新颖的无参数结构得以使用,该结构使用特定转移矩阵的特征值之差作为社团划分边界。最后,将此算法应用于基准网络和实际网络,
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