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GN算法国内外研究现状

更新时间:2016-8-27:  来源:毕业论文
GN算法国内外研究现状 在全球化趋势日益明显的今天,不同专业不同地域的科研合作是非常普遍的现象,很多一流的研究成果需要通过不同科研人员的紧密协作完成。科研合作研究通过科技资源的共享、团队协作的方式,有利于提高科研生产率和促进科学研究创新。近年来文献计量学和科学计量学已经做了很多关于科研合作的实证科研。
在2010年12月3日,《2010年中国网络社区研究报告》正式发布,该报告汇总性的统计和分析了当前社区市场的发展现状和成长趋势。但是人们只是研究网络社区,并没有对它的发现算法进行研究,如今网络社区发现算法不断推层出新,许多专家和学者在对它进行不停研究。虽然现有算法可以很好地实现网络社区发现,但是大部分算法具有很高的时间复杂度,因此不宜应用于大型网络的分析。而且很多算法都存在大量的矩阵型数据结构,这是的在大型的网络分析中很难被实现。另外,大部分的算法要求实现预知一些先期条件,比如社区大小等相关信息,这些信息在真实网络中是很难获知的。部分算法还需要一些门限制,由于不同复杂网络的特性,导致针对不同网络,改门限值很难确定的。部分快速算法虽然能很快地实现网络社区结构的划分,但是划分精度还欠佳。我国铁合金行业发展现状及问题分析
在国外,由于网络社区发现研究具有重要的理论意义和应用价值,它不仅成为计算机领域中最具挑战性的基础性研究课题之一,也吸引了来自物理、数学、生物、社会学和复杂性科学等众多领域的研究者,掀起了一股研究热潮。从2002年至今,新的方法层出不穷,新的应用领域不断被拓展,《Nature》,《Science》,《Proc. of National Academy of Sciences (PNAS)》,《Physics Review Letter》,《IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering(TKDE)》,《PLOS Computational Biology》等不同领域的权威国际杂志和多个重要的国际学术会议(如数据挖掘领域权威国际会议ACM SIGKDD和IEEE ICDM,万维网领域权威国际会议WWW等)多次报道这方面的研究工作。
在国内,近几年也有许多专家和学者开始渐渐的投入对其的研究,同时网络社区发现算法也成为了很多大学生和硕士毕业设计研究的课题之一。
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