作者 L.安吉利尼 , S.Boccaletti公司 , 丹尼尔·马里纳佐 ( 根特大学 ) , 佩利科罗先生 和 S.斯特拉马格里亚 组织 摘要 我们介绍了一种新的基于目标函数最大化的网络模块结构识别方法：比率关联。 当在概率自动编码器帧中描述社区检测问题时，会出现此代价函数。 通过与核k-means方法的类比，我们可以开发一种基于确定性退火方案的高效优化算法。 在实际数据集和模拟网络上显示了该方法的性能。 （c） 2007年美国物理研究所。 关键词 社区结构
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Angelini，L.等人，《通过比率关联优化识别网络模块》 混乱 ，第17卷，第2期，2007年，doi:10.1063/1.2732162。 亚太地区 -
Angelini，L.、Boccaletti，S.、Marinazzo，D.、Pellicoro，M.和Stramaglia，S.（2007年）。 通过比率关联优化识别网络模块。 混乱 , 17 （2） 。 https://doi.org/10.1063/1.2732162 芝加哥作者日期 -
Angelini，L.、S.Boccaletti、Daniele Marinazzo、M.Pellicoro和S.Stramaglia。 2007年，“通过优化比率关联识别网络模块” 混乱 17 (2). https://doi.org/10.1063/1.2732162。 芝加哥作者日期（所有作者） -
Angelini，L.、S.Boccaletti、Daniele Marinazzo、M.Pellicoro和S.Stramaglia。 2007年，“通过优化比率关联识别网络模块” 混乱 17 (2). doi:10.1063/1.2732162。 温哥华 -
1 Angelini L，Boccaletti S，Marinazzo D，Pellicoro M，Stramaglia S。通过优化比率关联识别网络模块。 混乱。 2007; 17(2). 电气与电子工程师协会 -
[1] L.Angelini、S.Boccaletti、D.Marinazzo、M.Pellicoro和S.Stramaglia，“通过优化比率关联识别网络模块” 混乱 ，第17卷，第2期，2007年。
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