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复杂网络社团挖掘中基于路径的模块性分析方法
资料介绍
摘要：在复网络社团挖掘过程中，传统的模块性定义依赖网络的邻接矩阵，仅考虑相邻节点间的关系，不能很好地描述真实网络的结构特征。为此，提出一种基于路径的模块性分析方法。根据网络节点间的路径及其概率分布构建模块性矩阵，用于替换传统基于边的模块性矩阵（邻接矩阵），得到能反映网络结构的模块性参数，并将其应用于复杂网络的社团挖掘，根据得到的社团结构对节点的标签进行预测。在Flickr数据集上的实验结果表明，与ModMax，LableDiffusion和EdgeCluster方法相比，该方法对节点标签的预测性能较好，能更准确地反映网络的社团结构。
关键词：复杂网络；路径；模块性；社团挖掘；概率分布；支持向量机
在对复杂网络进行分析时，通常将其建模成由节点和边相互连接的图，然后再对图进行分析[1]。
在已有的模块性分析方法中，模块性定义都是基于网络中的边，但由于边仅描述了相邻节点之间的关系，不能描述节点间的连通情况，因此也不能很好地描述网络的整体结构特征。为此，本文采用路径作为节点之间的联系，分析基于路径的模块性分析方法，并应用该方法挖掘复杂网络中的社团结构。
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资料：bitboy
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