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复杂系统与复杂性科学  2015, Vol. 12 Issue (2): 85-90    DOI: 10.13306/j.1672-3813.2015.02.013
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基于SA-LEN的网络社区发现的研究
顾亦然, 孙晖
南京邮电大学自动化学院,南京 210000
SA-LEN Based Network Community Detection
GU Yiran, SUN Hui
Automation college, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210000, China
全文: PDF(1004 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 构建了一种LR-S复合网络,分别提取了L-IRS网络中的最短路径长度和R-RTCS网络中的活跃度两个元素,提出了一种新的节点间相似度评价函数SA-LEN及基于节点相似度的社区划分算法。通过对多种计算机生成网络和自然网络实验发现,本文的SA-LEN的网络社区发现算法具有较高准确性。
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顾亦然
孙晖
关键词 相似度活跃度SA-LEN相似度社区划分网络仿真软件    
Abstract:Division of network community contributes to a better understanding of community structure and predict the behavior of complex network, and has great application value in social network, information recommendation and precision marketing, and so on. This paper builds a LR-S hierarchical network, proposed a SA-LEN evaluation function of similarity degree and a SA-LEN community detecting algorithm, based on the two factors that shortest path length of L-IRS networkand activeness of R-RTCS network. This algorithm proved to be effective in nature networks and computer generated networks.
Key wordssimilarity    activeness    SA-LEN similarity    community detection    network simulation software
收稿日期: 2014-10-16      出版日期: 2026-06-22
ZTFLH:  TP18  
基金资助:国家自然科学基金(61373136);教育部人文社科规划基金(12YJAZH120)
作者简介: 顾亦然(1972-),女,江苏金坛人,博士,教授,主要研究方向为复杂网络理论与应用。
引用本文:   
顾亦然, 孙晖. 基于SA-LEN的网络社区发现的研究[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2015, 12(2): 85-90.
GU Yiran, SUN Hui. SA-LEN Based Network Community Detection[J]. Complex Systems and Complexity Science, 2015, 12(2): 85-90.
链接本文:  
https://fzkx.qdu.edu.cn/CN/10.13306/j.1672-3813.2015.02.013      或      https://fzkx.qdu.edu.cn/CN/Y2015/V12/I2/85
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