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基于最大团的复杂网络中社区挖掘算法研究的中期报告.docx

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基于最大团的复杂网络中社区挖掘算法研究的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于最大团的复杂网络中社区挖掘算法研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于最大团的复杂网络中社区挖掘算法研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。,社交网络、生物网络、交通网络、电力网络等各类网络越来越受到人们的关注。在网络中进行社区挖掘可以帮助我们更好地了解网络的结构和性质,发现网络中的重要节点、关键路径、热点话题等。因此,社区挖掘在社会科学、计算机科学、物理学以及其他领域具有广泛的应用前景。最大团是指在一个图中,若任意两个点之间都存在一条边,则称这些点组成了一个团,而最大团指的是具有最大点数的团。在复杂网络中,最大团往往具有重要的地位,因此,基于最大团的方法已广泛应用于社区挖掘领域。,深入分析算法的效率和准确性,并在实际网络应用中进行验证。:构建最大团图和根据最大团图进行社区划分。构建最大团图:对于给定的复杂网络,首先需构建该网络的最大团图。最大团图中,每个最大团被视为一个节点,若两个最大团有公共节点,则它们之间连一条边。这样就得到了一个新的图,即最大团图。最大团图中的节点表示了原始网络中的一个社区。社区划分:基于最大团图进行社区划分的方法主要包括以下几个步骤:(1)对最大团图进行聚类,将相似的节点划分至同一类别中;(2)对每个类别内的节点进行合并,形成一个社区。,通过实验验证最大团算法的社区挖掘效果,并与传统的基于模块度的算法进行对比,以评估算法的优劣。预计结果将有助于改进社区挖掘算法,提高社会实用价值和学术价值。