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《复杂系统与复杂性科学》
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2014年4期
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基于同步理论的股票网络社团识别研究
基于同步理论的股票网络社团识别研究
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摘要
利用股票价格波动时间序列的相关特性,基于同步理论研究股票网络的社团结构。通过对关联矩阵的谱分析确定股票网络中存在复杂的社团结构。随后,利用基于Kuramoto模型的同步聚类算法对网络节点(股票)进行动态分组,由局部序参量确定算法的收敛性并得到稳定的社团结构。通过与快速社团检测算法的对比验证,表明基于Kuramoto模型的同步聚类算法能够正确得到股票网络的社团结构,且更符合股票的属性分类。
DOI
odwv6nqgjk/1460232
作者
麻景豪;蔡世民
机构地区
不详
出处
《复杂系统与复杂性科学》
2014年4期
关键词
同步理论
股票网络
社团结构
社团检测
分类
[自然科学总论][系统科学]
出版日期
2014年04月14日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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来源期刊
复杂系统与复杂性科学
2014年4期
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