【摘 要】
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节点的聚集现象是复杂网络的重要特性.以往研究主要发现无权复杂网络中的社团,较少涉及加权网络的社团发现.由于加权网络的复杂性远高于无权网络,一般认为加权网络的社团发现
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系; 审计署审计科研所; 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;
【基金项目】
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国家科技支撑计划(批准号:2009BAH42B02,2012BAH08B02);国家自然科学基金(批准号:60903080);中央高校基本科研业务费专项资金(批准号:HEUCFZ100603);黑龙江省教育厅科学技术研究(批准号:12513050)资助的课题~~
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节点的聚集现象是复杂网络的重要特性.以往研究主要发现无权复杂网络中的社团,较少涉及加权网络的社团发现.由于加权网络的复杂性远高于无权网络,一般认为加权网络的社团发现是一个较难的问题.本文基于统一的数据基础,从社团评价指标的有效性和现有算法的效果两个角度开展研究.首先,总结了加权网络三种常见的社团评估指标,并在社团大小、密度和局域特点均不同的模拟数据集上分析指标的有效性;其次,针对5个数据集,分析现有的3种加权复杂网络社团发现算法的效果.研究表明:上述指标无论在评价最基本的社团结构,还是在分析结构复杂的社团时都有较大缺欠;现有的加权网络社团发现算法的泛化能力不强.
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