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Community Discovery Method in Networks Based on Topological Potential
Wenyan Gan, Nan HE, Deyi Li, Jianmin Wang
System Equipment (China) Tsinghua University
来源Journal of Software
年份2009
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摘要与影响
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从数据场思想出发,提出了一种基于拓扑势的社区发现算法.该方法引入拓扑势描述网络节点间的相互作用,将每个社区视为拓扑势场的局部高势区,通过寻找被低势区域所分割的连通高势区域实现网络的社区划分.理论分析与实验结果表明,该方法无须用户指定社区个数等算法参数,能够揭示网络内在的社区结构及社区间具有不确定性的重叠节点现象.算法的时间复杂度为O(m+n<sup>3/γ</sup>)～O(n<sup>2</sup>),n为网络节点数,m为边数,2<γ<3为一个常数.
逐年被引趋势
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关键指标
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被引次数 · OpenAlex
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领域内被引倍数
同类平均 = 1
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引用位次
同领域 · 同年份 · 同类型
同领域 · 同年份 · 同类型
25
参考文献
Google Scholar 与 OpenAlex 的被引统计范围不同，数值存在差异属正常。
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依据：摘要
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学术脉络
学科主题
物理Complex Network Analysis Techniques
Opinion Dynamics and Social Influence · Advanced Text Analysis Techniques
参考文献 25
Finding instabilities in the community structure of complex networks
被引 129David Gfeller, Jean-Cédric Chappelier, Paolo De Los Rios · Physical Review E · 2005
Community structure in social and biological networks
被引 15,752Michelle Girvan, M. E. J. Newman · Proceedings of the National Academy of Sciences · 2002
此处列出前 3 条
引用本文 69
Identifying critical nodes in metro network considering topological potential: A case study in Shenzhen city—China
被引 104Zhouyang Du, Jinjun Tang, Yong Qi · Physica A Statistical Mechanics and its Applications · 2019
Overlapping community detection based on node location analysis
被引 75Zhixiao Wang, Zechao Li, Ding Xiao-fang · Knowledge-Based Systems · 2016
A Method for Local Community Detection by Finding Core Nodes
被引 35Tiantian Zhang, Bin Wu · 2012
按被引量排序，此处列出前 3 条