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多米尼克·布伦纳;安德烈亚斯·德尔尼茨;弗里德赫尔·库尔曼;威廉·Rödder

压缩社交网络中强连接的子组：基于熵的方法。 （英语） Zbl 1417.91406号

数学杂志。社会学。 41，第2期，84-103（2017）.
小结：发现和研究行动者的凝聚力亚群是社会网络分析的一个主要目标。这些群体内部各自的关系是什么，是什么将它们与外部区分开来。基于熵的网络结构分析是一种新兴的方法。事实证明，它是一个强大的工具，可以检测某些形式的内聚子群，并将它们压缩为超因子，而不会丢失关于它们在网络中嵌入性的信息：压缩强连接子群会使整个网络和（超）行为者的信息理论指标保持不变；即，这种压缩是信息不变的。实际的文章是关于减少数百名参与者的网络。所有基于熵的计算都在专家系统外壳中实现。

引用于1文件

MSC公司：

91天30分 社交网络；意见动态
05C90年 图论的应用
94甲17 信息的度量，熵

关键词：

熵;图形压缩;信息论;网络分析;社交网络

软件：

科学实验室;精神
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Brenner}等人，J.Math。社会学。41，第2号，84-103（2017年；兹bl 1417.91406）
全文： 内政部

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