資料介紹
在資本市場中,根據(jù)交易者聯(lián)系的密切程度,可以劃分出眾多團體,從而產(chǎn)生特定的社團結(jié)構(gòu)。社團結(jié)構(gòu)探測是一項非常重要而具有挑戰(zhàn)性的工作,已經(jīng)引起來自不同領(lǐng)域?qū)W者的廣泛關(guān)注。然而,極少有多項式時間算法能夠快速、準(zhǔn)確地探測社團結(jié)構(gòu)。基于著名的模塊化設(shè)計優(yōu)化理論,用新穎的k強度關(guān)系代表兩個節(jié)點之間的耦合距離這一想法隨之產(chǎn)生。社團結(jié)構(gòu)探測算法使用基于k強度矩陣的廣義模塊度測量。為了得到最優(yōu)社團數(shù)量,一種新穎的無參數(shù)結(jié)枃得以使用,該結(jié)構(gòu)使用特定轉(zhuǎn)移矩陣的特征值之差作為社團劃分邊界。最后,將此算法應(yīng)用于基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)和實際網(wǎng)絡(luò),以評估其有效性。理論分析和實證結(jié)果表明,該算法可以快速、準(zhǔn)確地探測社團,且易于擴展至大型實際網(wǎng)絡(luò)。
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