【摘 要】
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复杂网络广泛地应用于系统建模中,其中异质网络能够准确的描述现实世界中的复杂关系。社区结构作为复杂网络的特性之一,对分析网络的结构和功能有着重要意义。传统社区发现方法侧重于根据网络的拓扑信息来发现社区结构,忽略了异质信息所表示的功能特征,造成拓扑社区和功能社区不一致的问题。针对边异质网络中的社区结构发现问题,本文首先提出了基于边类型相似性聚类的社区发现方法(TESC),该方法以网络的局部拓扑特征和异
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复杂网络广泛地应用于系统建模中,其中异质网络能够准确的描述现实世界中的复杂关系。社区结构作为复杂网络的特性之一,对分析网络的结构和功能有着重要意义。传统社区发现方法侧重于根据网络的拓扑信息来发现社区结构,忽略了异质信息所表示的功能特征,造成拓扑社区和功能社区不一致的问题。针对边异质网络中的社区结构发现问题,本文首先提出了基于边类型相似性聚类的社区发现方法(TESC),该方法以网络的局部拓扑特征和异质特征为主要信息,利用层次聚类的思想将节点不断合并,从而发现边异质网络中的层次化社区结构。据此引申,将合并对象扩展到密集节点集,提出了基于节点密度的社区发现方法(NDC)。该方法综合考虑网络的全局拓扑信息和异质信息,以互相连接且相似度高的密集节点集为聚类对象,从而获得边异质网络的社区结构,提高社区发现效率。最后,利用真实网络和人工合成的网络数据集对TESC和NDC方法进行实验,并通过标准化互信息、同质率等指标分析发现的社区结构。实验表明,TESC和NDC方法获得的社区结构更为接近网络真实社区,且社区的拓扑性和功能性较为一致。
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