【摘 要】
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大自然和人类世界的许多复杂系统都能够用复杂网络来刻画,复杂网络的社团识别研究近年来受到各界学者的广泛关注,成为一个热门的研究领域。现实生活中,绝对独立的社团结构几
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大自然和人类世界的许多复杂系统都能够用复杂网络来刻画,复杂网络的社团识别研究近年来受到各界学者的广泛关注,成为一个热门的研究领域。现实生活中,绝对独立的社团结构几乎是不存在的,大多数网络都是由许多彼此重叠,互相交织的小社团构成的。因此,针对具有重叠结构的复杂网络,研究其社团识别的模型及算法具有重要的应用价值和实际意义。当前针对重叠社团的研究主要集中在基于派系过滤法的改进上,而该算法存在无法划分派系外单独节点的缺陷。另一方面对派系的定义也仅限于文字说明,对基于派系定义下的社团划分没有用数学方式直观表现。为解决上述问题,本文构建了一个基于派系定义的整数线性规划模型,将派系定义公式化,使得划分的社团结构具有共同的结构特性。并且在派系过滤法的基础上提出基于派系定义下的社团划分算法,改进了其缺陷,使得网络中的所有节点均可以有效划分。本文在实验阶段首先构造了11个节点的人造网,然后选取了两个真实的网络,包括不同性状的疾病网络和蛋白质相互作用网络。最后将本文算法与派系过滤法进行了对比,实验结果表明,本文提出的算法不仅具有很好的划分效果,而且可以补足派系过滤法的缺陷。
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