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社团结构
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2020年4月10日 (五) 21:59的版本
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2020年4月10日 (五) 21:59
→基于团结构的社团检测算法
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| doi = 10.1038/nature03607
| doi = 10.1038/nature03607
|arxiv=physics/0506133|bibcode=2005Natur.435..814P}}
|arxiv=physics/0506133|bibcode=2005Natur.435..814P}}
−
</ref>将社团定义为
<math>
k
</math>
-
clique的渗透集群。
为了做到这一点,需找到一个网络中的所有 <math>k</math>派系,即所有完整子图的 <math>k</math> 个节点。然后定义两个共享 <math>k-1</math>个节点的 '''
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k
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-cliques <math>k</math> -团 '''为相邻的
<math>
k
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-
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-
clique的最大并集,其中任意<math>k</math>
-clique 可以通过一系列
<math>
k
</math>
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</math>
-clique 。也就是说,社团只是团图中的连通组件。 由于一个节点可以同时属于几个不同的
<math>
k
</math>
-
clique渗透簇,故社团之间可以相互重叠。
+
</ref>将社团定义为 k-
clique 的渗透集群。
为了做到这一点,需找到一个网络中的所有 <math>k</math>派系,即所有完整子图的 <math>k</math> 个节点。然后定义两个共享 <math>k-1</math>个节点的 '''k-cliques <math>k</math> -团 '''为相邻的 k-
cliques ,即用于定义团图中的边。然后将社团定义为k
-
clique的最大并集,其中任意k
-clique 可以通过一系列 k-
clique 邻接,从任意
k-clique 到达其他 k-clique 。也就是说,社团只是团图中的连通组件。 由于一个节点可以同时属于几个不同的 k-
clique 渗透簇,故社团之间可以相互重叠。
==社团检测算法的评价标准==
==社团检测算法的评价标准==
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