基于链接聚类的代谢网络社团结构研究

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基于链接聚类的代谢网络社团结构研究

ＡｂｔａｔＣｏｓｒｃ：ｍｍｕｉｓｕｔｒａｈｌｆｌｏｉｅｔｙｉｇｆｎｔｏａｄｌｓｎｍｅａｏｉｎｔｒｕｄｒｔｎｉｇｈｅｔｕ－ｎｔｔｃｕｅｃｎｅｐｕｆｒｄｎｉｎｃｉｎｌｍｏｕｅｉｔｂｌｙｒｆｕｃｅｗｏｋ，ｎｅｓａｄｎｔｓｒｃ
关键词：团结构；社功能模块；链接聚类；代谢网络
、
Ｄ：０３７／ｉｓ．０．３１０１３．３文章编号：０２８３（０１３．１１４文献标识码：ＯＩ１．７８．ｎ１２８３．１．０９ｊｓ０２４１０．３１２１）４０４．０Ａ中图分类号：Ｐ３Ｔ３９
ｔｒｄｆｎｔｎｏｔｏｉｎｔｏｋａｄｔｕｅｎｎｉｏａｔｓｂｅｔｉｔｏｉｎｔｏｋｓｄ．ｏｖｒｃｒｅｔｃｍ－ｕｅａｕｃｏｆｍｅｂｌｅｒ，ｎｈｓｂｉｇａｍｐ￣ｕｊｃｎｍｅｂｌｅｒｔｙＨｗｅｅ，ｕｒｎｏｎｉａｃｗｎａｃｗｕ
２ＳｈｏｏｏｕｅｃｅｃｎｅｈｏｏｙＮａｊｇＵｎｖｒｔｆＰｓｄＴｌｃｍｍｕｉｔｎ，ｎｉｇ２００，ｈｎ．ｃｏｌｆＣｍｐｔＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ｎｉｉｅｓｙｏｏｔａｅｅｏｒｎｉｓｎｎｃｉｓＮａｊ１０３Ｃｉａａｏｎ
ｔａｌｋｌｓｒｇｃｎｉｅｔｕｃｉｎｌｃｍｍｕｉｅｔｂｌｅｏｋｈｔｉｓｃｔｉａｄｎｉｆｎｔａｏｎｔｓｉｍｅｏｉｎｔｒ．ｎｕｅｎｙｆｏｉｎａｃｗ

复杂网络中的社团结构探测和应用研究

复杂网络中的社团结构探测和应用研究随着人类社会的发展和科技的进步，人类之间的联系变得越来越复杂，网络的出现更是让人类社会变得紧密而复杂。

在网络中，每个节点代表着一个实体，节点之间的联系则代表着这些实体的关系。

如何解析这些关系并揭示网络中的规律，就成为了网络科学的一个重要研究课题。

社团结构探测是网络科学中的一个重要研究方向，它研究的是如何将一个大的网络划分为若干个较小的群体（即社团），每个社团内部的节点之间联系紧密，而不同社团之间节点之间联系相对松散。

社团结构探测在生物学、社交网络、传播学及其他领域都有重要应用。

一、社团结构探测算法在网络中，一个节点的度数代表着与该节点直接相连的节点数。

一个社团则可以定义为一个节点集合，该集合中的节点之间具有密集的联系，而这种联系则表现为社团内部节点的度数较大。

社团结构探测算法的目的就是找到这些社团，并将它们划分出来。

社团结构探测算法可以分为基于聚类的算法、基于模型的算法和基于优化的算法等几类。

1. 基于聚类的算法基于聚类的算法通常采用类似于K-Means的方法来划分社团。

最简单的算法是一种贪心算法，即从一个起始点出发，沿着连接的边逐步地把最邻近的节点加入社团中，直到一个社团被完全发现。

然后，在不同的起始点上重复这一过程，以便找到尽可能多的不同社团。

这种方法的缺陷在于其聚类的结果往往非常依赖于起始节点的选择，可能存在很大的随机性。

2. 基于模型的算法基于模型的算法则采用概率模型来对节点之间的联系进行描述，并根据模型来划分社团。

一个经典的基于模型的算法是层次化贝叶斯方法。

该方法首先假设网络中所有节点都分属于若干个社团之中，然后结合模型选择算法，寻找最优划分，将各个节点排成一颗树状结构。

最终，可以通过剪枝来决定社团的数量。

3. 基于优化的算法基于优化的算法则将社团划分问题转化为一个优化问题，并将寻找最优解的过程表示为一个涉及分割的图形优化问题。

经典的基于优化的算法包括模拟退火算法、遗传算法、贪心算法等。

基于节点动态连接度的网络社团划分算法

第13卷第4期复杂系统与复杂性科学Vol.13 No.42016 年 12 月 COMPLEX SYSTEMS AND COMPLEXITY SCIENCE Dec. 2016文章编号：1672 - 3813(2016)04 - 0056 - 06 ;DOI: 10. 13306/j. 1672-3813. 2016. 04. 008基节点动态连接度的网络社团划分算法贾琚a ’b ，胡晓峰％贺筱媛b(国防大学a.信息作战与指挥训练教研部；b.研究生院，北京100091)• ^摘要：首先.定义了节点动.态连接度这一概念，然.后介绍了基于节点动.态连接度的网络社团划分算法，之后再对其中相关参数的取值范围和社团划分结果之间的关系进行了分析，并以Zachary 网络为例验证了分析结论。

在此基sfe 上，.以dolphiiis.、polbooks和fcyotball 3个.实际网络为对象，进# 了社团划分实验、证明了本算法可逋过动态调整参数实现对不同网络的社团划分。

最后将实验结果与其他几种常见的社团划分算'法结果进行了比较.，证明了算法的优势，并对算法中需要注意的-些问题进行了说明，关键词：节点动态连接度;社团绪构;社团划分中图分类号：T P 391.9 文献标识码：A Finding Community Structure in Networks Using Node’s Dynamic Connection DegreeJ IA Jun，H U Xiaofeng，H E Xiaoyuan(a. The Department of Information Operation Command Training,b. The Department of Graduate,National Defense University,Beijing 100091,China)Abstract ：This paper gives the definition of node?s dynamic connection degree at fir s t , and thenintroduces the algorithm of finding the community structure by the node^s dynamic connectiondegree . A fte r th a t , it analyzes the range of parameter ’ s value in node’s connection degree andproves it by experimenting on the Zachary netw ork . On this basis，it experiments on three realnetworks which are dolphins , polbooks and football . The result proves that this algorithm canfind different netw ork’s community structure correctly by adjust its parameter’s value . A t la st ，it compares the result w ith some other common algorithm s ? and illustrates some matters thatneed attention .Key words ： node ^ dynamic connection degree ； community structure ； finding community〇引言网络中'的社:团濰构措的綦网络中__的节.点形成的多个团体，这些团体内部之间连接紧密，而团体之间的连接则相对松散[1^]，具体结构如图1所示。

复杂网络中的社团发现算法研究与应用

复杂网络中的社团发现算法研究与应用复杂网络是由大量相互连接的节点组成的网络结构，它在许多领域中都有广泛的应用，如社交网络、生物网络和互联网等。

复杂网络中的社团发现算法是一种能够在网络中自动发现具有相似性和内部紧密连接的节点集合的方法。

本文将对复杂网络中的社团发现算法进行研究，并探讨其应用。

首先，我们来了解一下复杂网络中的社团是什么。

社团是由具有密切联系和相似功能的节点组成的集合，它们在网络中形成一个紧密连接的子图。

社团结构有助于我们理解网络中的组织结构、信息传播和功能模块等重要特征。

在复杂网络中，社团发现算法的目标是识别出具有明显结构和内部相似性的社团。

这些算法可以根据节点之间的连接模式、相似性指标和组合优化等方法来划分社团。

下面我们将介绍几种常见的社团发现算法和它们的应用。

第一种算法是基于模块度的社团发现算法。

模块度是一种衡量节点社团划分质量的指标，它计算了网络中实际连接与随机连接之间的差异。

基于模块度的算法可以将网络划分为多个社团，并最大化网络的模块度值。

这种算法在社交网络中的推荐系统、社团结构分析和信息传播研究中得到了广泛的应用。

第二种算法是基于谱聚类的社团发现算法。

谱聚类是一种基于图论和线性代数的聚类方法，它通过计算网络的特征值和特征向量来划分社团。

这种算法可以克服一些传统算法在处理大规模网络时的计算困难，被广泛应用于社交网络、生物网络和人工智能领域。

第三种算法是基于随机游走的社团发现算法。

这种算法利用节点之间的随机游走路径来发现社团结构。

它通过随机游走过程中的节点转移概率来判断节点之间的相似性和内部紧密连接程度。

基于随机游走的算法在生物学中的蛋白质相互作用网络分析和社交网络中的用户社区发现上具有重要的应用。

以上介绍的算法只是复杂网络中社团发现算法的一部分，每种算法都有其特点和适用场景。

在应用社团发现算法时，我们需要根据具体的研究目标和数据特征选择最合适的算法。

同时，我们还可以将不同的算法进行组合和改进，以提高社团发现的准确性和效果。

复杂网络中聚类方法及社团结构的研究的开题报告

复杂网络中聚类方法及社团结构的研究的开题报告题目：复杂网络中聚类方法及社团结构的研究一、研究背景随着人们对复杂现象的研究不断深入，网络科学逐渐成为一个重要的研究领域。

在复杂网络中，节点和之间的关系是非常复杂的，网络的结构具有高度的异质性和非线性性。

因此，利用聚类方法对网络进行分析和研究越来越受到人们的关注。

社团结构是网络中一种特殊的结构，它具有高度的内部稠密度和低度的跨组连通性，社团内节点之间的联系比群组外的节点之间的联系更紧密。

在实际应用中，掌握网络的聚类方法和社团结构对于了解网络的演化规律和网络的特性有着非常重要的意义。

二、研究内容和方法1. 聚类算法的研究本文将主要研究复杂网络中的聚类算法，包括基于相似度的聚类算法、基于图论的聚类算法、基于统计学习的聚类算法等。

相似度是指节点之间在某种意义下的相似程度，在网络中各节点的属性值都不同，计算相似度时需要根据具体的应用来选择不同属性进行计算。

图论方法将网络看做是一个图，节点和边分别对应图中的点和线，利用图的连通性和距离等性质进行聚类。

统计学习方法是一种基于机器学习的方法，它通过学习和建立概率模型来进行聚类分析。

2. 社团结构的研究本文还将研究复杂网络中的社团结构，包括社团结构的发现方法、社团结构的性质和演化规律等方面。

其中社团结构的发现方法主要包括基于模块度的社团发现方法、基于谱聚类的社团发现方法等。

社团结构的性质包括社团内部的紧密度和连通性等，它们与网络的结构和功能密切相关。

社团结构的演化规律包括静态和动态两个方面，静态的规律表现在网络不变的情况下，不同的网络具有不同的社团结构，动态的规律表现在网络演化过程中，社团结构的变化体现了网络的演化规律和特性。

三、研究意义本文将探讨复杂网络中的聚类方法和社团结构，这对于深入了解网络结构和特性有着重要的意义。

研究成果有望在社交网络分析、信息传播、金融风险控制等领域得到广泛应用。

四、参考文献1. Newman, M. E. J., & Girvan, M. (2004). Finding and evaluating community structure in networks. Physical review E, 69(2), 026113.2. Porter, M. A., Onnela, J. P., & Mucha, P. J. (2009). Communities in networks. Notices of the AMS, 56(9), 1082-1097.3. Zhang, P., Li, X., Yang, F., & Li, J. (2014). Clustering complex networks: A survey. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 404, 1-24.4. Fortunato, S. (2010). Community detection in graphs. Physics reports, 486(3-5), 75-174.5. Han, J., Pei, J., & Kamber, M. (2011). Data mining: conceptsand techniques. Morgan Kaufmann.。

面向复杂网络的社团结构检测算法研究

面向复杂网络的社团结构检测算法研究随着信息技术的不断发展，人们逐渐将注意力转向了复杂网络研究。

复杂网络是指由大量节点及其之间的连边所构成的网络，具有复杂性、动态性、多样性等特点，广泛应用于社会、生物、信息等领域。

而社团结构检测算法是对网络中的结构进行发现和分析的一种方法，对于研究和应用复杂网络具有重要意义。

一、社团结构检测算法的发展历程随着复杂网络的快速发展，社团结构检测算法也在不断地改进和完善。

早期的社团检测算法主要采用基于聚类的方法，如分裂合并法和K-Means算法等。

但这些算法并不能很好地解决社团检测问题，因为它们太过于依赖于节点之间的距离或相似度，无法充分利用网络的拓扑结构信息。

在此基础上，后来的社团检测算法主要采用基于图划分的方法，如Louvain算法、GN算法等。

这些算法相对更加高效和准确，但仍然存在一定的缺陷，比如无法检测到重叠社团等问题。

二、面向复杂网络的社团结构检测算法研究进展针对上述问题，近年来，研究人员提出了很多面向复杂网络的社团结构检测算法，主要包括模块度最大化算法、基于链接预测的社团检测算法、基于聚类的社团检测算法、基于特征质量的社团检测算法等。

1. 模块度最大化算法模块度最大化算法是目前最为常用的社团检测算法，其优势在于可以同时考虑到节点之间的联系以及节点的度数信息，从而更加全面地描述网络的拓扑结构。

常见的模块度最大化算法包括Newman-Girvan算法、模拟退火算法和粒子群优化算法等。

2. 基于链接预测的社团检测算法链接预测是指通过预测节点间的链接关系，从而发现社团结构。

基于链接预测的社团检测算法主要包括基于相似度距离的算法、基于密度聚类的算法和基于图变换的算法等。

这些算法通过预测节点之间的连边信息，从而利用网络的拓扑结构寻找社团结构。

3. 基于聚类的社团检测算法基于聚类的社团检测算法主要采用概率模型，通过节点之间的相似度和距离信息进行聚类，从而找到社团结构。

该算法具有高效、稳定等优点，常见的算法有基于高斯混合模型的聚类算法、谱聚类算法等。

基于节点动态连接度的网络社团划分算法

基于节点动态连接度的网络社团划分算法贾珺;胡晓峰;贺筱媛【摘要】This paper gives the definition of node's dynamic connection degree at first, and then introduces the algorithm of finding the community structure by the node's dynamic connection degree.After that, it analyzes the range of parameter's value in node's connection degree and proves it by experimenting on the Zachary network.On this basis, it experiments on three real networks which are dolphins, polbooks and football.The result proves that this algorithm can find different network's community structure correctly by adjust its parameter's value.At last, it compares the result with some other common algorithms' and illustrates some matters that need attention.%首先定义了节点动态连接度这一概念,然后介绍了基于节点动态连接度的网络社团划分算法,之后再对其中相关参数的取值范围和社团划分结果之间的关系进行了分析,并以Zachary网络为例验证了分析结论.在此基础上,以dolphins、polbooks和football 3个实际网络为对象,进行了社团划分实验,证明了本算法可通过动态调整参数实现对不同网络的社团划分.最后将实验结果与其他几种常见的社团划分算法结果进行了比较,证明了算法的优势,并对算法中需要注意的一些问题进行了说明.【期刊名称】《复杂系统与复杂性科学》【年(卷),期】2016(013)004【总页数】6页(P56-61)【关键词】节点动态连接度;社团结构;社团划分【作者】贾珺;胡晓峰;贺筱媛【作者单位】国防大学信息作战与指挥训练教研部,北京 100091;国防大学研究生院,北京 100091;国防大学信息作战与指挥训练教研部,北京 100091;国防大学研究生院,北京 100091【正文语种】中文【中图分类】TP391.9网络中的社团结构指的是网络中的节点形成的多个团体，这些团体内部之间连接紧密，而团体之间的连接则相对松散[1-2]，具体结构如图1所示。

基于聚类的复杂网络社团发现算法于聚类的复杂网络社团发现算法

基于聚类的复杂网络社团发现算法王观玉(黔南民族师范学院计算机科学系，贵州都匀 558000)摘要：对基于聚类技术的复杂网络社团发现算法进行研究，分析网络中结点间的相似性度量方法，提出把复杂网络中的结点转化为向量的顶点到向量映射(MVV)算法，把网络中的结点转化成适合聚类算法的数据结构形式。

对不同聚类算法及相似性度量方法的性能进行比较分析，结果表明，MVV 算法可以提高发现复杂网络中社团的能力。

关键词关键词：：复杂网络；社团结构；聚类；数据挖掘Algorithm for Detecting Communityof Complex Network Based on ClusteringW ANG Guan-yu(Department of Computer Science, Qiannan Normal College for Nationalities, Duyun 558000, China)【Abstract 】This paper studies the algorithm for detecting community structure of complex network based on clustering, analyzes the similarity measure method between vertices. It proposes Mapping Vertex into Vector(MVV) algorithm, which converts all vertices in network into vectors. It converts the nodes into the data structure suitable for clustering algorithms. It compares the different clustering algorithms and similarity measure method, the results show that MVV algorithm can improve the ability of detecting complex networks community. 【Key words 】complex network; community structure; clustering; data mining DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.10.019计算机工程 Computer Engineering 第37卷第10期V ol.37 No.10 2011年5月May 2011·软件技术与数据库软件技术与数据库·· 文章编号文章编号：：1000—3428(2011)10—0058—03 文献标识码文献标识码：：A中图分类号中图分类号：：TP3111 概述社团是网络中结点组成的分组[1]，组内的边较多，而组间的边较少。

基于聚类算法的复杂网络结构分析研究

基于聚类算法的复杂网络结构分析研究随着互联网的快速发展，人们创建和使用网络的方式越来越多样化。

而网络作为一种复杂系统，其结构也变得越来越复杂。

为了更好地理解和研究网络结构，聚类算法成为一个十分有用的工具。

本文旨在研究基于聚类算法的复杂网络结构分析，包括聚类算法的基本概念、应用场景和研究方法等。

一、聚类算法的基本概念聚类算法是一种常见的数据分析方法，用于将相似的数据点归类。

简单来说，聚类算法通过测量数据点之间距离或相似性，将它们分成不同的组。

这种算法广泛应用于各种领域，包括机器学习、数据挖掘、图像分析等等。

在分析复杂网络时，聚类算法也是一种十分有用的工具。

现在我们来了解一下聚类算法的一些基本概念。

1.1 距离度量距离度量是指两个数据点之间的距离。

在聚类算法中，距离度量往往是一个关键的考虑因素，因为距离度量的不同可能会导致分组结果的不同。

常见的距离度量包括欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等等。

1.2 聚类方法聚类方法是指将数据点分组的具体算法。

一般来说，聚类方法可以分为基于原型的聚类和层次聚类两类。

基于原型的聚类是指将数据点分为不同的团簇，每个团簇都有一个代表元，可以是重心或中心等等；层次聚类是指将数据点组织为层次结构，每个层次都对应一个分组结果。

1.3 聚类评估聚类评估是指评估聚类结果的方法。

一般来说，聚类评估可以分为内部评估和外部评估两类。

内部评估指评估聚类结果的好坏，通常采用轮廓系数、DB指数等指标；外部评估指比较聚类结果和真实聚类结果的差异，可以采用精准度、召回率、F值等指标。

二、应用场景复杂网络结构分析是聚类算法的一个重要应用方向。

因为复杂网络结构通常具有大规模、高纬度和动态变化等特征，因此需要一些高效的算法对其进行处理。

聚类算法可以帮助我们对复杂网络结构进行分组和分类，从而更好地理解和分析网络结构。

下面我们来了解一些聚类算法在复杂网络分析中的应用场景。

2.1 社交网络社交网络是人们在网络中互相交流和分享的平台。

基于聚类算法的社会网络特征分析研究

基于聚类算法的社会网络特征分析研究一、引言随着互联网的普及，社交网络逐渐成为人们获取信息、交流、建立社会关系的一个主要平台，同时也带来了海量的数据，如何对这些数据进行有效处理，提取出有价值的信息，成为了一个重要的研究方向。

社会网络特征分析是社交网络研究的重要组成部分，它可以揭示社交网络中的关系、社区等特征，为社交网络分析提供了重要的基础。

聚类算法作为一种在社交网络分析中广泛应用的数据挖掘技术，可以将网络用户划分为不同的类别，进而进行有效的特征分析。

本文将就基于聚类算法的社交网络特征分析进行详细介绍。

二、聚类算法聚类算法是将相似数据对象归为一类的算法，它的目标是使同类间的相似度最大，不同类间的相似度最小。

基于聚类算法的社交网络特征分析可以从以下几个方面进行：1.社区发现社区是指在社交网络中具有类似性质或者行为特征的用户所组成的一个集合。

社区发现是聚类算法在社交网络分析中的重要应用之一。

社区发现的目标在于找到一个社交网络中内部联系紧密、外部联系松散的用户集合，形成一个稳定的社区。

社区发现可以提高社会网络的可视化效果，也有利于社交网络的管理。

2.用户分类用户分类是将社交网络中的用户根据某些属性进行分类的过程，分类结果可以提供给网站的注册、广告等模块使用。

通过对用户进行分类，可以更好地了解用户需求，提高用户体验和网站的收益。

3.影响力分析影响力分析是指对社交网络中的用户进行分析，找到其中最具有影响力的节点。

在社交网络中，影响力分析可以帮助企业找到最有影响力的人或者社区，以此来推广产品或者服务。

在政治、商业、社会等领域中，影响力分析也具有重要的实际应用价值。

三、社交网络特征分析基于聚类算法的社交网络特征分析可以揭示社交网络中的特征，以及其对社交网络发展的影响。

1.社区的发现社区的发现是社交网络特征分析的一个重要方面。

社交网络中的社区可以通过聚类算法进行发现。

社区包括很多不同的类别，例如兴趣爱好相似、语言相同或者地理位置相近等。

复杂网络中社团发现算法研究与应用

复杂网络中社团发现算法研究与应用社团发现（Community Detection）是复杂网络分析中的一个重要任务，旨在识别出网络中紧密连接的节点群体，这些节点在内部连接密集，而与其他社团之间的连接较为稀疏。

社团发现的研究与应用，对于理解和揭示复杂网络中的结构及其功能具有重要意义。

1. 社团发现算法的研究1.1 聚类系数聚类系数是社团发现算法中常用的指标之一。

它衡量了节点所在社团内部连接的紧密程度。

在一个社团中，节点之间的连接数较多且连接所占比例较高，则聚类系数较高。

常见的聚类系数算法有局部聚类系数和全局聚类系数。

这些聚类系数算法可以帮助我们识别出节点内部连接紧密的社团。

1.2 模块度模块度是衡量社团结构的一个指标，它反映了社团内部连接的紧密程度与社团之间连接稀疏程度的对比。

模块度算法旨在最大化社团内部的连接强度并最小化社团之间的连接强度，从而找到网络中最优的社团结构。

常用的模块度算法有Newman-Girvan算法、Louvain算法等。

1.3 基于随机游走的方法基于随机游走的方法是一种常见的社团发现算法。

该方法主要基于节点之间的相似度和相互影响进行社团划分。

其中，标签传播算法是一种经典的基于随机游走的算法，它将网络中的节点与相似的节点进行标签传播，从而识别出社团群体。

此外，基于随机游走的方法还包括了Walktrap算法和Infomap算法等。

2. 社团发现算法的应用2.1 社交网络社交网络中的社团发现算法应用非常广泛。

社交网络中的用户通常会在特定的话题或兴趣领域形成紧密的关联群体。

通过使用社团发现算法，我们可以识别出这些群体，并且在社交网络中进行特定话题的推荐、社交媒体营销以及社区管理等方面提供支持。

2.2 异常检测社团发现算法也可以用于异常检测。

复杂网络中的社团结构反映了网络的正常状态，而与该结构不符的节点可能代表潜在的异常行为。

利用社团发现算法，我们可以发现这些异常节点，并将其作为潜在的异常事件进行进一步分析和处理。

复杂网络中的社团发现算法综述

复杂网络中的社团发现算法综述随着社会网络的日益发达，社交网络成为了现代社会的重要组成部分。

然而，这些网络往往都是由大量的节点和边构成，而且具有非常复杂的拓扑结构。

对于这样的复杂网络，如何有效地发现其中的社团结构一直是研究的热点之一。

社团结构是指在网络中存在一些密度较高、连通性较强的子图，其中节点之间的联系比较紧密，而与其他社团的节点则联系较松散。

社团结构的发现可以帮助我们了解网络中的相互作用关系，为社交网络的数据挖掘和信息推荐提供基础理论和方法。

社团发现算法按照算法思想的不同，可以分为基于模型的方法、基于聚类的方法和基于图分割的方法。

其中，基于模型的方法是使用概率模型描述网络，然后利用统计学方法推导出社团结构；基于聚类的方法是将网络中的节点聚类成若干个社团，每个社团内节点之间的相似性要求较高；基于图分割的方法则是将网络切分为若干个部分，使得每个部分内的节点之间的连通性要求较强。

下面将分别介绍一些经典的社团发现算法：1. 基于模型的方法(1) 随机游走社团发现算法（Random Walk Community Detection Algorithm，RWCD）RWCD是基于随机游走模型的社团发现算法，它将节点的相似性定义为它们之间的转移概率，然后使用PageRank算法迭代计算各节点的权值，在一定阈值下将权值较高的节点聚合成社团。

RWCD算法可以充分利用网络中的拓扑结构，对大型网络具有较好的扩展性。

(2) 右奇社团发现算法（Modularity Optimization Algorithm，MOA）MOA算法是一种基于模块度优化的社团发现算法，它将社团内节点的连接强度与所有节点的连接强度相比较，然后计算模块度值，寻找最大模块度值时的节点聚类。

MOA算法的思想简单易懂，但需要耗费大量的计算资源。

2. 基于聚类的方法(1) K-means社团发现算法K-means算法是一种常用的聚类算法，它将网络中的节点分成K个组，每个组是一个社团。

采用链路聚类的动态网络社团发现算法

ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｔｈａｔｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｎｏｄｅ — ｂａｓｅｄｄｙｎａｍｉｃｃｏｍｍｕｎｉｔｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏ
第４８卷
第８期
西安交通大学学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＸＩ ’ ＡＮＪＩＡＯＴ０ＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ
ＶｏＩ．４８Ｎｏ．８
Ａｕｇ．２Ｏ１４
２０１４年８月
ＤＯＩ：１０．７６５２／ｘｊｔｕｘｂ２Ｏ１４Ｏ８０１３
ｌｉｎｋｇｒａｐｈｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｎｅｔｗｏｒｋｓｕｃｈａｓａｄｄｉｔｉｏｎａｎｄｒｅｍｏｖｉｎｇｏｆｎｏｄｅｓａｎｄｅｄｇｅｓａｒｅｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄｉｎｔｏａｄｄｉｔｉｏｎａｎｄｒｅｍｏｖｉｎｇｏｆｌｉｎｋｓ．Ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｌｉｎｋｐａｒｔｉｔｉｏｎｄｅｎｓｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｐｒｏｃｅｓｓａｌｉｎｋｉｎｔｈｅ

复杂网络中社团检测调研报告

• 直观地说，如果一个分区具有属性，在社团内部连接密集和社团之间连接稀疏，这将被称为一个良好定义的聚类结果。
2
报告大纲
一、复杂网络中社团的概念二、社团划分的相关工作三、社团划分的几种经典算法四、真实网络中几种典型的社团模型五、蚁群算法在社团应用中深入研究六、总结
3
二、社团划分的相关工作(1/5)
11
三、社团划分的几种经典算法 (3/13)
1、GN 算法
假设一个图的节点数为n，边数为m，广度优先搜索和遍历树的所有边为其赋值这两个过程在最差情况下的算法复杂度均为 O(m)，而整个网络节点数为n，因此计算边介数的整个算法的复杂度为O(mn)，基于最短路径介数的网络社团结构的完整算法的复杂度为O(m2n)。对于稀疏网络，该算法复杂度为O(n3)。
10
三、社团划分的几种经典算法
(2/13)
1、GN 算法
GN 算法是一种分裂方法[17]。其基本思想是不断的从网络中移除介数(betweenness)最大的边。边介数定义为网络中经过每条边的最短路径的数目。具体算法如下：（1）计算网络中所有边的介数；（2）移除介数最高的边；（3）重新计算所有受影响的边的介数；（4）重复步骤（2），直到每个节点就是一个退化社团为止。
6
二、社团划分的相关工作 (4/5)
• Pizzuti提出了一种新的算法通过采用遗传算法（GA命名NET）[11]发现在网络社区。该方法引入社团得分的概念来衡量一个网络社团一个分区的质量，并试图通过运行遗传算法来优化这个量。
• Liu等人提出了一种基于蚁群聚类模型，它采用的移动，拾取和下降式运营在电子邮件网络中进行节点群集 [12]。
报告大纲
一、复杂网络中社团的概念二、社团划分的相关工作三、社团划分的几种经典算法四、真实网络中几种典型的社团模型五、蚁群算法在社团应用中深入研究六、总结

数据挖掘实验报告聚类技术——复杂网络社团检测

聚类技术——复杂网络社团检测一．实验背景复杂网络是描述复杂系统的有力工具，它不仅是一种数据的表现形式，同样是也一种科学研究手段。

钱学森对于复杂网络给出了一种严格的定义：具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络成为复杂网络。

复杂网络社团结构定义为内紧外松的拓扑结构，即一组节点的集合，集合内的节点交互紧密，与外界节点交互松散。

复杂网络社团结构检测广泛的应用于信息推荐系统、致癌基因识别、数据挖掘等领域。

近年来，社区检测得到了快速的发展，这主要是由于Newman提出了模块度(modularity)的概念，从而使得网络社区划分优劣可以有一个明确的评价指标来衡量。

模块度越大，对应的社区划分越合理。

社团检测就是在复杂网络上做聚类，聚类出来的就是社团。

二．实验内容某跆拳道俱乐部数据由34个节点组成，由于管理上的分歧，俱乐部要分解成两个社团。

该实验的任务即：要求我们在给定的复杂网络上检测出两个社团。

三．分析与设计实验思路分析如下：1. 聚类算法通常可以描述为用相似度来衡量两个数据的远近，搜索可能的划分方案，使得目标函数达到极值。

目标函数通常与相似度关系密切，例如目标函数是同类中数据相似度的平均值。

2. 类似的，对于社团检测（复杂网络上做聚类），我们有三个关键问题：·希望得到什么样的社团？·如何衡量数据的相似度？·如何搜索得到最优解？下面我们围绕解决这三个问题进行本实验算法的说明：问题一：在本实验中，由于复杂网络的数据结构特点，我考虑从社团结构而不是两点之间的距离去定义社团。

我希望检测到“内部链接密集，外部链接稀疏”的两个社团。

问题二：明确了希望得到什么样的社团，下面解决如何衡量数据的相似度以及目标函数的构造。

1)给定节点i, 其邻居节点定义为与该节点相链接的所有节点组成的集合N(i)={j|A ij=1,j=1,2,…,n}，给定一对节点（i,j）,其相似度定义为这个两个节点的公共邻居节点个数与邻居节点的并的个数的比值，即：S ij=|N(i)∩N(j)||N(i)∪N(j)|，其中|N(i)∩N(j)|表示集合N(i)∩N(j)中元素的个数。

生物体内代谢网络结构和稳定性研究

生物体内代谢网络结构和稳定性研究代谢是生物体内的一系列化学反应，提供了维持细胞生存所需的能量、物质和调节因子。

这些反应有机地组成了代谢网络，其中每个反应都与其他反应紧密相连。

代谢网络结构的研究是代谢组学的一个重要分支，它不仅有助于我们了解生物体内反应之间的关系，也对应用于代谢工程和药物设计有至关重要的意义。

本文将重点介绍代谢网络结构的研究现状，以及代谢网络的稳定性及其相关机制。

一、代谢网络的拓扑结构代谢网络的拓扑结构反映了其中的化学反应之间的关系，是代谢组学研究的核心内容之一。

研究表明，代谢网络具有复杂的非线性特性，并呈现出无系统尺度的小世界特征，具有高度的稳定性和韧性。

代谢网络中每个分子作为一个“节点”(node)，每个反应则构成一条“连线”(link)。

一个节点与其他节点的连接度被定义为该节点的连接的数量或它到其他节点最短路径的数量。

代谢网络中节点的连接度呈现幂律分布，即大多数节点只有少数连接，而极少数节点具有极高的连接度，这些节点被称为“枢纽”(hub)，它们对整个网络的结构和功能有着至关重要的作用。

二、代谢网络稳定性的研究代谢网络稳定性是代谢组学研究的另一个核心问题，它包括代谢网络中物质浓度的动态平衡及抗扰动能力等。

代谢网络的稳定性和健康状态有着密切的联系，在代谢紊乱和疾病的发生发展过程中也起着重要的作用。

代谢网络的稳定性主要与以下因素相关：(1)代谢网络结构的拓扑特征，(2)各种生物反应之间的动态调节机制，如反应速率、酶的活性和底物浓度等，(3)系统对内外环境干扰的响应能力。

代谢网络中的稳定性和健康状态可用网络的稳定性指标来评估，如网络韧性、稳定度、平均局部路径长度等。

三、代谢网络的稳定性机制代谢网络的稳定性机制有多种，如反馈机制、互补机制和共同调控机制等。

(1)反馈机制：代谢网络中的反馈机制起到调节整个系统动态平衡和稳定性的作用。

例如，生物系统中的“负反馈系统”，通过方式是当系统内某一物质过量时，会出现自身调节的现象，比如过量的某种物质可以抑制反应的继续进行，使代谢系统内的物质浓度维持在一定范围内。

基于社团结构分析的社交网络恶意链接检测方法研究的开题报告

基于社团结构分析的社交网络恶意链接检测方法研究的开题报告1. 研究背景和意义随着社交网络平台的普及和用户数量的不断增加，社交网络已成为恶意链接广泛传播的渠道之一。

恶意链接不仅会造成个人信息泄露和财产损失，还可能对网络安全和社交网络生态造成严重威胁。

因此，针对社交网络恶意链接的检测方法研究具有重要意义。

社交网络具有社群结构，即用户之间存在着一定的相似性和链接性。

基于这一结构特征，我们可以构建社区网络，分析社群结构和社区特征，从而实现识别和检测社交网络恶意链接的目的。

因此，本研究旨在探索一种基于社团结构分析的社交网络恶意链接检测方法，为社交网络安全提供一定的技术支持和保障。

2. 研究内容和方法本研究将基于社交网络的社群结构和社区特征，提出一种基于社团结构分析的社交网络恶意链接检测方法，具体包括以下步骤：1. 构建社区网络：利用社交网络的用户关系数据，构建各种社区网络模型，以反映社交网络的社群结构和群体间联系。

2. 社团发现：应用社团检测算法对社区网络进行社团发现，将社交网络中相似节点聚合成社群。

3. 社区特征分析：对社区网络中各个社团进行社区特征分析，包括度中心性、节点之间连通性等等。

4. 恶意链接检测：基于社团结构和社区特征，利用机器学习等方法，设计有效的恶意链接检测模型，实现对恶意链接的识别和检测。

3. 预期研究结果本研究预期能够提出一种基于社团结构分析的社交网络恶意链接检测方法，该方法能够较准确地检测社交网络中的恶意链接，具有较高的安全性和实用性。

同时，研究成果可以为社交网络安全和恶意链接检测相关领域提供一定的技术支持和理论指导。

4. 研究创新点本研究的创新点主要包括以下几个方面：1. 利用社交网络的社群结构和社区特征，设计了一种基于社团结构分析的恶意链接检测方法。

2. 在社团发现和社区特征分析等方面，采用了最新的研究成果和算法，提高了研究结果的准确性和可靠性。

3. 通过机器学习等方法，对恶意链接进行深度分析，能够更好地识别和检测恶意链接，具有一定的实践意义和应用价值。

社群网络中基于链接分类的研究与应用_肖丁

第24卷　第4期2006年12月广西师范大学学报:自然科学版Jo urna l o f Guangx i No rma l U niv er sity :Na tural Science Edition V o l.24　No.4Dec.2006收稿日期:2006-05-31基金项目:国家自然科学基金资助项目(60402011)作者简介:肖丁(1966—),男,陕西西安人,北京邮电大学讲师,硕士。

社群网络中基于链接分类的研究与应用肖　丁,万　里,吴　斌,陈　平(北京邮电大学计算机学院通信软件工程中心,北京100876)摘　要:由于在互联网、电信、生物信息、社会网络分析等领域可获得的链接丰富的数据日益增多,链接挖掘已经成为数据挖掘的研究热点。

基于链接分类是链接挖掘的一个重要方向。

在此以电信领域用户通话特征数据为对象,研究了基于链接分类技术及其在电信客户流失预测的应用方法,在提取并分析大规模客户呼叫图的极大团、结点膨胀率、结点聚集度等与节点稳定性相关的链接属性及其时变特征的基础上,提出了一种适合海量数据的基于链接的电信客户流失预测算法。

实验结果表明,此算法较传统分类算法能提高客户流失预测性能,实现了基于链接分类方法的成功应用。

关键词:社群网络分析;链接分类;极大团;膨胀率;聚集度中图分类号:T P311 文献标识码:A 文章编号:1001-6600(2006)04-0155-04传统的数据挖掘算法,认为数据集是由同类、相互独立、等概率分布的实体组成的,只侧重于研究单一实体属性,而忽略实体间的相互作用关系[1]。

随着生物信息、互联网和电信等领域数据的不断丰富,大规模结构化异质数据集不断涌现,链接挖掘作为目前炙手可热的研究领域,强调实体间的相互作用关系在数据挖掘中的作用,扩展了传统数据挖掘中的分类、聚类等任务。

链接分类作为链接挖掘的子领域弥补了传统分类方法忽略结构信息的弱点,在Web 网络和科研合作网预测领域已有很好的应用[1]。