【摘 要】
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针对大规模网络的网络分析,本文提出基于社团为粒度的网络分割方法,以模块度作为评价准则,以节点网络属性作为启发式信息对网络进行分割,使得子图规模相当且具有社团群聚特征
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院、计算智能与信号处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（60675031）, “973”计划（2007CB311003）, 博士后科学基金（20070411028）, 安徽省自然科学基金（KJ2010B219）, 安徽大学“211”工程学术创新团队资助项目
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针对大规模网络的网络分析,本文提出基于社团为粒度的网络分割方法,以模块度作为评价准则,以节点网络属性作为启发式信息对网络进行分割,使得子图规模相当且具有社团群聚特征.社团子图规模相当使得经典的图论算法（如最短路径算法）充分发挥其作用;社团子图具有社团结构,使得子图之间连接边少,便于粒度分析.通过美国不同规模的城市交通网络的实验,证明了基于社团为粒度的网络分割的实用性,使得社团子网规模和社团子网数目都适合于经典最短路径算法.
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