کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5011292 | 1462592 | 2017 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Community detection in complex networks via adapted Kuramoto dynamics
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص جامعه در شبکه های پیچیده از طریق پویایی کروموتو اقتباس شده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تشخیص جامعه، مدل کوراموتو،
ترجمه چکیده
بر اساس مدل کروموتو، یک مدل شبکه جدید، یعنی یک مدل کلیه کروموتو با اصطلاح فوریه، برای مطالعه تشخیص جامعه در شبکه های پیچیده معرفی شده است. به طور خاص، اصطلاح فوریه یک فاز فیزیکی قفل کردن مسیرها را به یک تعداد از خوشه های از پیش تعریف شده فراهم می کند. یک رویکرد ریاضی برای مطالعه رفتار راه حل ها و خواص آن استفاده می شود. شرایط مناسب انتخاب پارامترهای اتصال به طوری که قفل شدن فاز اتفاق می افتد ارائه شده است و یک عملکرد کیفیت به نام چگالی خوشه ای برای ارزیابی اثربخشی شناسایی جوامع معرفی شده است. تصاویر با شبکه های واقعی و مصنوعی با ساختار جامعه ارائه شده است.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی مکانیک
چکیده انگلیسی
Based on the Kuramoto model, a new network model, namely, the generalized Kuramoto model with Fourier term, is introduced for studying community detection in complex networks. In particular, the Fourier term provides a natural phase locking of the trajectories into a pre-defined number of clusters. A mathematical approach is used to study the behavior of the solutions and its properties. Conditions for properly choosing the coupling parameters so that phase locking takes place are presented and a quality function called clustering density is introduced to measure the effectiveness of the communities identification. Illustrations with real and synthetic networks with community structure are presented.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation - Volume 53, December 2017, Pages 130-141
Journal: Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation - Volume 53, December 2017, Pages 130-141
نویسندگان
Daniel M.N. Maia, João E.M. de Oliveira, Marcos G. Quiles, Elbert E.N. Macau,