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《第四届全国网络科学学术论坛暨研究生暑期学校论文集》 2008年
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The clustering coefficient,and community structure of bipartite networks

【摘要】:正Many real-wold networks display a natural bipertite structure.In- vestigating them based on the original structure is helpful to get deep understanding about the networks.In this paper,a modificstion of the clustering coefficient in bipartite networks on the consideration of cy-cles with size four is propoeed.By comparing the two definitions in a given graph,the results show thaat.the modification one is better to character the network.In order to detect community structure in bipar- tire networks,two different edge clustering coeffcients LC_4 and of LC_3 of tite networks are defined,which basde on squares and triples respec- tively.With the algorithm of cutting the edge with the least clustering coeffcient,community structures in artificial and real world networks are idemtified.The results are different from the community structures given based on the one mode projection.

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