【摘 要】
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社团划分有助于了解网络结构、分析网络特性。大多数传统的社团划分方法只关注于网络的局部信息,通过优化特定的目标函数进行社团的划分,但是这种方法往往只针对特定的网络有
【机 构】
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中国科学院深圳先进技术研究院中国科学院人机智能协同系统重点实验室,兰州理工大学计算机与通信学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（编号：11474300,61771461）,深圳市基础研究项目（编号：JCYJ20160429184226930）资助.
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社团划分有助于了解网络结构、分析网络特性。大多数传统的社团划分方法只关注于网络的局部信息,通过优化特定的目标函数进行社团的划分,但是这种方法往往只针对特定的网络有效,不具有普遍性。因此,论文提出了一种综合考虑网络局部信息和全局信息的算法,该算法不需要任何的关于社团的先验知识,同时在选择不同初始节点的情况下,社团及其划分结果都具有鲁棒性。通过用一些真实网络评估算法的性能,结果表明,论文算法能高效地划分复杂网络中的社团结构。
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