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基于节点相似性度量的社团结构划分方法被引量：8: 2015年; 针对复杂网络结构划分过程复杂、准确性差的问题,定义了节点全局和局部相似性衡量指标,并构建节点的相似性矩阵,提出一种基于节点相似性度量的社团结构划分算法。其基本思路是将节点(或社团)按相似性合并条件划分到同一个社团中,如果合并后的节点(或社团)仍然满足相似性合并条件,则继续合并,直到所有节点都得到准确的社团划分。实验结果表明,所提算法能成功正确地划分出真实网络中的社团结构,性能比标签传播算法(LPA)、GN(Girvan-Newman)、CNM(Clauset-Newman-Moore)等算法优秀,能有效提高结果的准确性和鲁棒性。; 梁宗文杨帆李建平; 关键词：社团划分社团结构复杂网络

复杂网络结构及信息流控制研究: 网络信息流控制是网络信息科学中广泛受到关注的课题。随着科学信息技术的发展，海量的用户和各类软硬件加入各种各样的复杂系统，参与系统的发展和演化，从而构成一个个规模宏大的复杂网络。如何清晰的勾画网络的结构，以及如何利用网络的...; 梁宗文; 关键词：复杂网络社团划分信息流控制

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梁宗文