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中文摘要：
复杂网络社区结构的寻找是复杂网络研究中的一个重要问题。我们已经发展了一个从复杂网络随机游动动力学约化的角度进行社区分类的k-means 算法。这一方法建立了统计学中聚类分析的k-means算法与复杂网络社区结构研究的联络。本项目的目的是进一步发展这一算法，将其应用到更广泛的领域，并揭示其与其它算法的联系。研究的内容包括诸如发展模糊k-means 算法，复杂网络中的流（current flow）的概念，推广至更一般的动力学，确定社区分类数目等等。
结论摘要：
英文主题词complex networks; model reduction; community structure; clustering analysis
成果综合统计
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