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关于复杂网络中k-核与网络聚集系数之间关系的探讨。

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简介：
针对复杂网络特征变量——聚集系数，我们开展了深入研究。通过严谨的数学推导和充分的证明，详细阐述了k-核与聚集系数之间的内在联系。随后，利用仿真实验证实，随着k-核的持续精细化处理以及k值的不断提升，该网络中的聚集系数也呈现出逐渐增强的趋势。这一重要的发现为k-核解析在复杂网络领域内的更广泛应用奠定了坚实的理论基础，并提供了宝贵的实践指导。

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  • 关于复杂网络中k-核和聚集系数关系的研究
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  • 几篇关于复杂网络的论文
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    该文档为《关于复杂网络的研究》系列论文第二部分，深入探讨了复杂网络理论中的关键概念、模型及其在现实世界的应用。 我们将介绍推导并理解正文中提出的方法的背景与理论基础。首先回顾图的拉普拉斯变换及顶点集在图中的切割量和体积度量概念。接着，在S1.2节中，我们定义了网络母题，并将裁剪和体积的概念推广到母题上。我们的新理论于S1.6节给出，随后总结了一些方法扩展。最后，我们将所提出的方法与其他现有的有向图聚类及超图划分方法进行关联。
     
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