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复杂网络中的邻域重叠社团结构探测
摘 要：网络，数学家们称其为图，它为许多复杂系统的结构提供了一个很好的抽象，从社会网络、计算机网络，到生物网络以及物理系统的状态空间。在过去的几十年里出现了许多确定网络系统拓扑结构的改进实验，但对实验产生的数据进行科学的分析,仍然存在本质的挑战。目前的社团检测中主要存在两个问题：一是不知道网络中有几个社团；二是网络中的顶点可能属于不同的社团，也就是社团中存在重叠结构。为了了解各种重叠社团检测算法的思想、实现步骤、优缺点比较、算法应用,文中对邻域重叠社团检测算法进行了深入的分析，以k-means算法分析了经济网络，同时采用Silhouette 指标解决了最佳聚类数的问题，并通过仿真实验证明了此算法的可能性。
