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微型控制器木虫 (正式写手)
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请帮忙查一下论文是否被SCI检索
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以前发到别的板块了，应助的虫子发给我了PubMed ID和NLM 唯一 ID，告诉我检索了，我还是不太敢相信啊，应该是wos号才代表sci检索吧，辛苦各位虫子啦。 题目 Detecting Community Structures in Networks by Label Propagation with Prediction of Percolation Transition 作者 Aiping Zhang, Guang Ren, Yejin Lin, Baozhu Jia, Hui Cao, Jundong Zhang, and Shubin Zhang 期刊 Scientific World Journal 卷期 Volume 2014 (2014), Article ID 148686, 14 pages 如果检索请告诉我wos号，谢谢。 |
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【答案】应助回帖
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Detecting community structures in networks by label propagation with prediction of percolation transition. 作者:Zhang, Aiping; Ren, Guang; Lin, Yejin; Jia, Baozhu; Cao, Hui; Zhang, Jundong; Zhang, Shubin TheScientificWorldJournal 卷:2014 页:148686 DOI:10.1155/2014/148686 出版年:2014 (Epub 2014 Jul 07) 摘要 Though label propagation algorithm (LPA) is one of the fastest algorithms for community detection in complex networks, the problem of trivial solutions frequently occurring in the algorithm affects its performance. We propose a label propagation algorithm with prediction of percolation transition (LPAp). After analyzing the reason for multiple solutions of LPA, by transforming the process of community detection into network construction process, a trivial solution in label propagation is considered as a giant component in the percolation transition. We add a prediction process of percolation transition in label propagation to delay the occurrence of trivial solutions, which makes small communities easier to be found. We also give an incomplete update condition which considers both neighbor purity and the contribution of small degree vertices to community detection to reduce the computation time of LPAp. Numerical tests are conducted. Experimental results on synthetic networks and real-world networks show that the LPAp is more accurate, more sensitive to small community, and has the ability to identify a single community structure. Moreover, LPAp with the incomplete update process can use less computation time than LPA, nearly without modularity loss. 作者信息 地址:College of Marine Engineering, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China. 文献信息 文献类型:Journal Article 语种:English PubMed ID:25110725 NLM 唯一 ID:101131163 创建日期: 11 Aug 2014 电子出版:07 Jul 2014 国家/地区: United States ISSN:1537-744X 期刊信息 Impact Factor (影响因子): Journal Citation Reports® 备注和修正 其他信息 分主题子库:Index Medicus 记录所有者:NLM 状态:In-Data-Review |
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