复杂网络中的社区结构检测算法研究  

作　　者：徐延强[1] 张志勋[1] 

机构地区：[1]兰州工业学院,甘肃省兰州市730050

出　　处：《石河子科技》2024年第5期43-45,共3页Shihezi Science and Technology

摘　　要：在当今数字时代,社交网络、生物网络、信息传播网络等复杂网络已经成为了我们生活和研究的不可或缺的一部分。这些网络中隐藏着丰富的信息和结构,如何有效地识别和理解这些网络中的社区结构已成为一个备受关注的问题。本研究基于复杂网络的社区结构检测算法,旨在深入探讨社交网络、生物网络等复杂网络中的社群特征与结构。通过分析不同复杂网络之间的共性和差异,提出了一种多层次、多维度的社区检测方法,以更准确地刻画网络中的社群。该算法综合考虑了节点度、连接模式、信息传播等多个因素,从而提高了社群检测的准确性和鲁棒性。

关 键 词：复杂网络 社区结构 算法研究 多层次分析 社群检测 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]