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公开(公告)号：CN117221136A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311246807.9
申请日：2023-09-25
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于社团划分的超网络分解方法。本发明首先结合超网络随机游走构造超网络的拉普拉斯矩阵，将相似拓扑结构节点划分为同一社团，再利用超网络高阶拓扑性质，从不同社团中选择关键节点删除，直到删除后的最大连通网络小于阈值，得到节点的删除序列。包括建立超网络模型、划分超网络社团、构建节点删除序列和网络分解效果评估。模型构建是指建立节点在超网络模型上的高阶交互；社团划分是通过随机游走构造拉普拉斯矩阵来划分社团；再利用超网络的拓扑性质选取节点；最后通过网络分解效果评估得到节点删除序列的分解效果。本发明结合了超网络的高阶拓扑结构，同时综合考虑节点组合后产生的集体效应，为解决网络分解问题提供新的视角。
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