从链接密度遍历序列中挖掘网络社团的层次结构

提出一种称为TRAVEL的网络聚类算法.它能够产生包含所有可能密度聚类的网络链接遍历序列,并从中自动发现网络的全局优化聚类.然后,遍历序列被转换为连续子区间堆结构.在此基础上,提出一种聚类算法HCLU,可以无须用户干预地从连续子区间堆中自动发现网络的层次聚类边界.在真实网络以及计算机生成的仿真网络数据集上的实验结果表明,所提出的算法比目前的基准方法具有更高的聚类精度.此外,算法能够从各种带有噪声的网络中发现无冗余且鲁棒的层次社团结构.

基于网络局域相同步的社团层次结构划分

网络结构和网络上的动力学行为密不可分,网络结构影响网络上的动力学行为,反之网络上的动力学行为也能体现网络的结构,包括利用动力学过程进行群落结构的检测。文章假设网络同步过程分为局域同步行为和全局同步行为,群落结构导致局域同步趋同性。然后设计了一个同步模型,该模型通过抑制全局同步仅保留局域同步,并利用网络的稳态局域同步进行群落检测。将该局域同步模型应用于模型网络和实际网络,并与经典模块度极值优化算法对比,验证了本方法的有效性。

基于层次社团划分算法的名老中医治疗肺癌用药规律研究

介绍国内外中医药领域应用复杂网络相关研究现状,提出构建中药带权网络并利用层次社团划分算法挖掘名老中医治疗肺癌的用药层次规律,阐述层次社团划分算法具体应用方法并对实验结果进行分析。

上海高校学生社团的现状分析与研究

学生社团是高校校园文化的重要载体,是高校第二课堂的重要组成部分,参与学生社团,是学生丰富校园生活,培养兴趣爱好,参与学校活动,扩大求知领域,增加交友范围,丰富内心世界的重要方式.它既是学生思想政治工作的一个渠道,又是高校育人的有效途径;它对于形成学校的文化氛围,构筑学校的历史传统,都有着重要的历史和现实意义.随着教育体制改革的不断深入,以及大学生学习、生活方式出现新的变化,大学生社团日益成为高校中具有重大影响力和凝聚力的群体.