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公开(公告)号：CN107276807A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710474904.1
申请日：2017-06-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于社区动态紧密度的层次化网络社区树剪枝方法，包括以下步骤，首先，获取网络数据；其次，使用聚类算法对网络节点进行社区划分，得到层次化网络社区树结构；再对层次化网络社区树中每个社区，计算该社区内部节点之间连接的边的数量；并划分时间片，计算社区内部节点在各个时间片内连接的边的数量；最后使用信息熵度量社区节点在各个时间片的紧密度的差异性，若该社区的熵值较大，表示社区的紧密度随时间变化程度较小，应该对其进行收缩；否则，判定该社区的紧密度随时间变化程度较大，对其进行展开。本发明实现了将网络中的重要变化信息突出显示出来，更好更有效的展示了动态网络的多特征时变模式。
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公开(公告)号：CN107276807B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710474904.1
申请日：2017-06-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于社区动态紧密度的层次化网络社区树剪枝方法，包括以下步骤，首先，获取网络数据；其次，使用聚类算法对网络节点进行社区划分，得到层次化网络社区树结构；再对层次化网络社区树中每个社区，计算该社区内部节点之间连接的边的数量；并划分时间片，计算社区内部节点在各个时间片内连接的边的数量；最后使用信息熵度量社区节点在各个时间片的紧密度的差异性，若该社区的熵值较大，表示社区的紧密度随时间变化程度较小，应该对其进行收缩；否则，判定该社区的紧密度随时间变化程度较大，对其进行展开。本发明实现了将网络中的重要变化信息突出显示出来，更好更有效的展示了动态网络的多特征时变模式。
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