【摘 要】
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现有的社团分析方法由于需要网络的全局信息,并且只能在单一的尺度上划分社团,因此不利于分析大规模的科技社会网络.提出了一种新颖的多尺度社团结构快速探测算法,其只利用网
【基金项目】
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本文受国家自然科学基金项目（91324203,11131009）,中财121人才工程青年博士发展基金（QBJ1410）资助.
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现有的社团分析方法由于需要网络的全局信息,并且只能在单一的尺度上划分社团,因此不利于分析大规模的科技社会网络.提出了一种新颖的多尺度社团结构快速探测算法,其只利用网络的局域信息就可以模拟复杂网络中的多尺度的社团结构.该方法通过优化表示网络统计显著性的拓扑熵,来寻找有最佳统计意义的社团结构.为了得到具体的社团归属,算法只需利用局部信息的扩散来更新归属向量便能够收敛到局部极小值,因此具有较低的计算复杂性.它不需要指定具体的社团数量,便能够找到每个节点与具体社团的归属关系,从而能够自然地支持模糊社团的划分.理论
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