【摘 要】
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因特网拓扑的社区聚合特征对网络性能具有重要影响.本文选取两种不同的社区划分算法：基于模块度Q的MOME算法与基于伸缩变换覆盖测度SCM的SACA算法,利用10年实际测量数据,对因
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因特网拓扑的社区聚合特征对网络性能具有重要影响.本文选取两种不同的社区划分算法：基于模块度Q的MOME算法与基于伸缩变换覆盖测度SCM的SACA算法,利用10年实际测量数据,对因特网AS层拓扑分别进行社区划分,获得的社区结构具有显著差异,究其根源在于两种算法采用的社区划分优度不同.分析发现：微小社区占大多数的幂律分布以及社区结构以星型为主的现象是SCM测度自身限制的效果.基于模块度Q的社区划分显示因特网拓扑聚合程度显著且呈增长趋势,社区规模随网络规模增长,社区结构以稠密的非星结构为主.研究表明,设计适当的
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