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复杂网络重叠社团结构的发现及在情报信息领域的应用
  • ISSN号:1000-0135
  • 期刊名称:情报学报
  • 时间:2012
  • 页码:730-736
  • 分类:G350[文化科学—情报学]
  • 作者机构:[1]上海交通大学安泰经济与管理学院,上海200052
  • 相关基金:本研究受国家自然科学基金面上项目(71071096)资助.
  • 相关项目:非常规突发事件中群体应激行为的建模与实验研究
作者: 张聪|沈惠璋|
中文摘要:

在谱映射的基础上,根据节点到社团的谱映射距离提出了节点的重叠度函数,能够准确地衡量节点与各社团的连接紧密程度,以此得到复杂网络的重叠社团结构。进一步由于经典NG模块度无法衡量重叠社团结构,对表现模块度做了改进,使其不仅能够衡量重叠社团结构的优劣,而且能够应用于现实世界中存在的大量稀疏网络,选择粒度适中的社团结构。最后通过在引文网络和科研合作网络上的应用,与NG模块度和表现模块度对比验证了改进表现模块度和重叠度函数的可行性和有效性。

英文摘要:

Based on the spectral mapping, we define the function of overlapping degree nodes according to the spectral distance between nodes and communities. It can accurately measure the tightness of the nodes between the communities. And we can obtain the overlapping community structure by the function. Further more, we propose the improved performance modularity because NG-modularity can not evaluate the overlapping community structure. The improvement performance modularity not only can evaluate the overlapping community structure, but also can apply in the sparse network that massively exists in the real world. Finally the developed function has been calculated on citation network and coauthorship network. Computational results demonstrate that the proposed the improved modularity and the function of overlapping degree nodes are feasible and effective by comparing with NG-modularity and performance modularity.

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期刊信息
  • 《情报学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国科学技术情报学会 中国科学技术信息研究所
  • 主编:戴国强
  • 地址:北京复兴路15号
  • 邮编:100038
  • 邮箱:qbxb@istic.ac.cn
  • 电话:010-68598273
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0135
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2257/G3
  • 邮发代号:82-153
  • 获奖情况:
  • 1992年全国优秀科技期刊评比二等奖,1997年中国科协优秀科技期刊三等奖,被国外4种检索工具录用
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:19778