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为了有效地分析动态网络中的社团结构功能和特性,在进化时间平滑框架下基于进化聚类方法对模块密度函数和否定平均关联函数进行了优化,论证了理论可行性;在此基础上提出了检测动态网络社团结构的进化谱分算法,并对两类算法进行了详细的谱分分析。分别在计算机合成的动态网络以及真实网络中检验了所提算法的准确性和有效性,并将其与其他算法进行对比。实验结果表明,所提算法对动态网络中的社团检测仍有很高的准确性和有效性。  相似文献   
2.
为有效地检测动态复杂网络中的社团结构,在进化时间平滑框架下对模块函数及模块密度函数进行了优化.通过两种函数的优化进程,论证了模块函数及模块密度函数可在进化框架下作为进化谱分聚类方法检测动态网络中社团结构的理论基础,在此理论基础上提出了检测动态网络社团结构的进化谱分算法.在计算机合成的动态网络及真实世界动态网络中,检验了该算法的合理性及准确性并与其他方法进行了比较.实验结果显示,这种新的算法仍有很高的准确性.  相似文献   
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