基于稠密子团和边聚类系数的局部社团挖掘算法

合集下载

基于模糊聚类的社团划分算法

基于模糊聚类的社团划分算法
宋俐;谢刚;杨云云
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2016(042)008
【摘要】目前大多数的社团划分算法将网络划分为若干个相互独立的社团,但是对于某些实际网络,社团与社团之间不是相互独立的,即某些社团之间存在公共节点,大多数的社团划分算法无法对这类实际网络进行合理的社团划分.针对该问题,提出一种基于节点间共享邻居数的隶属函数,结合模糊聚类算法进行社团划分,即设置合理的截集阈值α,将位于同一个等价类内的节点划分到同一社团.在GN经典人造网和空手道俱乐部网络、海豚网络上进行测试的结果表明,对社团结构已知的网络划分结果符合实际情况,在对海豚网络进行社团划分时,与Newman快速算法、利用堆结构的贪婪算法、标签传播算法相比,该算法得到的模块度更高,并且能够更好地检测出实际网络中的公共节点.
【总页数】8页(P126-133)
【作者】宋俐;谢刚;杨云云
【作者单位】太原理工大学信息工程学院,太原030600;太原理工大学信息工程学院,太原030600;太原理工大学信息工程学院,太原030600
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于模糊聚类的推测多线程划分算法 [J], 李远成;阴培培;赵银亮
2.基于相似度指标的社团划分算法 [J], 丁明珠;马英红;李云
3.基于节点向量表达的复杂网络社团划分算法 [J], 韩忠明;刘雯;李梦琪;郑晨烨;谭旭升;段大高
4.基于Jaccard和LPA的社团划分算法 [J], 崔海涛; 李玲娟
5.基于节点多属性相似性聚类的社团划分算法 [J], 邱少明;於涛;杜秀丽;陈波
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于边聚类方法的复杂网络社团挖掘研究

Ｖｏ．，．０Ａｐｉ０１．１８Ｎｏ１，ｒｌ２２
基于边聚类方法的复杂网络社团挖掘研究
李，仕，青翔李强赵虎
喃京信息工程大学网络信息中心，江苏南京２０４）１０４
摘要：现有的复杂网络社团挖掘算法大多无法处理具有重叠性的社团结构，该文提出一种度量节点间关系的边向量，通过对边向量
ＩＳＮ０－０４Ｓ１０９３４
Ｅｍｉｊｔｅｃｅｃ — ａ：ｓ＠ｅｅ．ｔｎｌｌｎ．
ｈｔｐ：ｗｗｗ．ｎｚ．ｔＣｔ／／ｄｓｎｅ．ＤＴｅ：６ｌ＋８ —５５１６９６５６９６－５９０３９０４
Ｃｍｕｅｎｗｅｇｎｅｈｏｏｙ电脑知识与技术ｏｐｔＫｏｌｄｅａｄＴｃｎｌｒｇ
ｓｒｃｕｅｏｔｕｔｒｆｔｎｏｄｓｉｔｔｏｋ．ｖｒａｉｔｏｋｏｍｐｕｔｎａｈｎｔｃｔｏｎ，ｔｉｅｈｏｃｎｇｅｔｅｉｉｉｎｏｆｓｉｔｅｈｅｅｎｈｅｎｅｗｒＯｅｌｐｐｎｇｎｅｗｒｃｉｇｕｔｅｉａｉｈｓｍｔｄａｔａｂｅｔｒｄｖｓｏｏｃｅｉｓａａａｉｈｏｖｒａｉｇｎｅｗｏｋ．ｎｄｃｎｄｅｗｔｅｌｐｐｎｔｒｌＫｅｙｗｏｒ：ｃｍｐｅｎｅｗｏｒｓｏｍｕｎｉｔｃｉｎ；ｅｇｅｔｒｄｌｓｅｉｄｓｏｌｘｔｋ；ｃｍｔｄｅｅｔｏｙｄｅｖｃｏ；ｅｇｅｃｕｔｒｎｇ
ＣｏｍｓｄｏｇｃｏｕｔｒｎｍｎｔｔｕｔｒｔｃｉｎＡｌｏｉｈＢａｅｎＥｄｅＶｅｔｒＣｌｓｅｉｇ

networkx社团划分

networkx社团划分摘要：1.社团划分简介2.社团划分算法介绍3.网络X工具库的使用4.实例分析与结果展示5.总结与展望正文：一、社团划分简介社团划分，作为社会网络分析中的重要研究领域，旨在找到网络中具有相似属性的节点集合。

这种方法有助于挖掘网络中的潜在社区结构，对于研究社交网络、推荐系统、知识图谱等领域具有重要意义。

二、社团划分算法介绍1.基于模块度的社团划分算法：这类算法以最大化网络模块度为目标，通过优化节点归属来划分社团。

常见的算法有：Louvain算法、Infomap算法、Label Propagation算法等。

2.基于密度的社团划分算法：这类算法以网络中节点的局部密度为基础，将密度较高的区域划分为社团。

常见的算法有：K-means算法、DBSCAN算法等。

3.基于图论的社团划分算法：这类算法利用图论中的分割、聚类等概念来进行社团划分。

常见的算法有：Newman算法、Fastgreedy算法等。

三、网络X工具库的使用网络X（NetworkX）是一个基于Python的社会网络分析库，提供了丰富的社团划分算法和功能。

以下简要介绍如何使用网络X进行社团划分：1.安装网络X：在命令行中输入`pip install networkx`进行安装。

2.创建网络图：使用`G = nx.Graph()`创建一个空的无向图。

3.添加节点和边：使用`G.add_edges_from()`添加节点和边。

4.调用社团划分算法：使用`munity_multilevel()`（基于模块度的算法）或其他划分算法进行社团划分。

5.分析划分结果：使用`nx.spring_layout()`绘制网络图，观察社团结构。

四、实例分析与结果展示以下以一个简单网络图为例，展示如何使用网络X进行社团划分：1.创建网络图：```import networkx as nxG = nx.Graph()```2.添加节点和边：```G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5), (4, 6), (5, 6), (6, 7), (7, 8)])```3.调用Louvain算法进行社团划分：```from community import community_multilevelpartition = community_multilevel(G)```4.分析划分结果：```print(partition)print("模块度：", nx.modularity(G, partition))pos = nx.spring_layout(G, seed=42)x.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=3000,node_color=partition.node_colors, font_size=12, font_weight="bold") plt.show()```五、总结与展望本文简要介绍了社团划分的基本概念、常见算法及网络X工具库的使用方法。

一种基于聚集系数的局部社团划分算法

ＡｂｔａｔＣｏｓｒｃｍｍｕｉｙｄｔｃｉｇｈｓｂｅｅｅｒｈｔｐｃｉｈｏｌｘｎｔｒｒａＴｈｌｂｌｉｆｒｔｎｏｈｎｔｅｅｔａｅｎａｒｓａｃｏｉｎｔｅｃｍｐｅｅｗｏｋａｅ．ｅｇｏａｎｏｍａｉｆｔｅｎｏｗｈｌｅｗｏｋｗｈｃｓｒｑｉｅｙｔｅｔａｉｉｎｌｏｏｅｎｔｒ，ｉｈｉｅｕｒｄｂｈｒｄｔａｃｍｍｕｉｅｅｔｇａｇｒｔｍｓｉａｄｔｅｅｈｃｌｆｔｅｏｎｔｄｔｃｉｌｏｉｙｎｈ，ｓｈｒｏｇｔｗｈｎｔｅｓａｅｏｈ
（ｔｔｙＬｂｒｔｒｆｖｌｏｔｒｃｎｌｙＤｐｒｍｅｔｆｏｕｅｃｅｃｎｃｎｌｙＮａｊｇＵｎｖｒｉ，ｎｉｇ２０９，ｈｎ）ＳａｅＫｅａｏａｏｙｏＮｏｅＳｆｗａｅＴｅｈｏｏ，ｅａｔｎｍｐｔｒＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏ．ｎｉｉｅｓｙＮａｊ１０３ＣｉａｇｏＣｇｎｔｎ
ｎｔｒｒｗｓＯｎｔｅｏｈｒｈｎ，ｎｍａｙｃｓｓｗｅｏｌａｅａｏｔｔｅｌｃｌｏｅｗｏｋｇｏ．ｈｔｅａｄｉｎａｅｎｙｃｒｂｕｈｏａｍｍｕｉｙｏｎａｔｕａｏｅｏｈｃｎｔｆｏｅｐｒｉｌｒｎｄｆｅｃｔｎｔｒ．ｋｈｃｌｏｅｗｏｋＴｏｍａｅｔｅｌａｍｍｕｉｙｄｔｃｉｇｆｓｅｎｒｃｕａｅｔｉｐｐｒｐｏｏｅｃｌｏｏｃｎｔｅｅｔｔｒａｄｍｏｅａｃｒｔ，ｈｓａｅｒｐｓｄａｌａｍｍｕｉｅｅ — ｎａｏｃｎｔｄｔｃｙｔｎｔｏａｅｎｔｅｃｕｔｒｎｏｆｉｉｎｆｔｅｎｄｓＴｈｒｐｓｄｍｅｈｄｗｈｃｅｅａｅｈｏｎｃｉｉｙｉｇｍｅｈｄｂｓｄｏｈｌｓｅｉｇｃｅｆｅｔｏｈｏｅ．ｃｅｐｏｏｅｔｏ，ｉｈｌｖｒｇｓｔｅｃｎｅｔｔｖｄｎｉｙａｄｔｅｃａａｔｒｔｓｏｌｓｅｉｇｃｅｆｉｎ，ｔｒｓｆｏｔｅｔｒｅｏｅｏｈｅｗｏｋａｄｄｔｃｓｔｅｃｉ — ｅｓｔｎｈｈｒｃｅｉｉｆｃｕｔｒｎｏｆｉｅｔｓａｔｒｍｈａｇｔｎｄｆｔｅｎｔｒｎｅｅｔｈｏｎｓｃｃｍｕｉｔｂｌｎｓｔｙｓａｃｉｇｔｅｎｉｈｏｏｅ．ｉｍｅｈｄｒｑｉｓｏｌｈｏａｅｗｏｋｉｆｒａｉｎｒｌｔｄｎｔｉｅｏｇｏｂｅｒｈｎｈｅｇｂｒｎｄｓＴｈｓｙｔｏｅｕｒｎｙｔｅｌｃｌｎｔｒｏｍｔｅａｅｅｎｏｔｈａｇｔｎｄｎａｔｒｏａｅＯｔｅｔａｉｏａｏｏｔｅｔｒｅｏｅａｉｆｓｅｍｐｒｄｔｈｒｄｔｎｌｍｍｕｉｅｅｔｇａｇｒｔｍ．Ｉｉｌｏａｐｉａｌｏｌｂｌｄｓｃｉｃｎｔｄｔｃｉｌｏｉｈｙｎｔｓａｓｐｌｂｅｆｒｏａｃｇ

基于局部粒子群社团发现算法

基于局部粒子群社团发现算法章亮;姚世军;陈楚湘【摘要】To address the problems of existing algorithms based on modularity showing high time-complexity and suffering from a well-known resolution limit problem,an algorithm based on local particle swarm optimization (LPSO)for detecting community structure was constructed.Each particle had a fitness value f and a flight directionv.Whether two adjacent nodes belonged to the same community was dependent on whether the fitness value representing the particle moving from one point to another was increasing.The results of experiments tested in artificial networks show that LPSO has higher precision thanFN,FUA,LPA, SL,WT,especially when mixing parameter is more than 0.5 5 and in LFR networks with small-scale community.The results of experiments tested in real world networks indicate that the modularity value calculated using LPSO has no much difference with the best results.LPSO is better at finding community structure with high resolution than FN and FUA in the research of resolu-tion limit problem.%为解决基于模块度的算法时间复杂度普遍较高、精度不足及存在分辨率限制等问题,提出一种基于局部粒子群的社团发现算法 LPSO。

基于聚类分析局部离群点挖掘改进算法的研究与实现

ＺｈｏＺｈｙｎＣｈｎａｓｅｇａａｎｉｇｅｇＣｈｎｇｈｎ
（ｃｏｌｆＣｍｕｅＳｉｃａｄＴｃｎｌｇ，ｎｅｎｅｏｏｙＤｎｈａＵｉｓｙＳａｇａ１２Ｃｉｒｅｈｅｉ２ａ）
Ｋｅｗｏｄｙｒｓ
ＤｔｎｎＬｃｕｌｒｆｃｏＫ・ｉｔｎｅｎｉｈｏｒＣｕｔｒａａｙｉａａｍｉｉｇｏａｏｔｅｔｒｌｉａｄｓｃｅｇｂｕｌｓｎｌｓｓａｅ
而且还能更好地达到解析目的。关键词数据挖掘局部离群因子Ｋ－离邻域聚类分析距
ＯＮＭＰＲｏＶＥＤＩＡＬＧｏＲＩＴＨＦＯＲＬｏＣＡＬｏＵＴＬＩＥＲＩＮＧＭＮＩＢＡＳＥＤｏＮＣＬＵＳＴＥＲＡＮＡＬＹＳＳＡＮＤＴＳＩＰＬＥＭＥＮＴＡＴＩＩＩＭｏＮ
ｐｓｅｇｒｆｏｄｔｓｔｏｕｏａｉａｅｃｌｅｔｎｙｔｍｆｒｉｔａｉｔｔｔｅｉａｓｎｅｗａａｅｆａｔｍｔｃｆｒｏｌｃｉｇｓｓｅｏａｌｒｎｓｔｈａｈｍｐｒｖｄｌｏｔｍａｎｍｉｅｏｔｔｕｌｅｓｄｓｒｉｔｅｌｏｅａｇｒｈｃｎｕｈｅｏｔｉｒｅｅｖｎｇａｔｎ— ｉｔｏｒｆｅｔｖｌａｄｃｎａＳｃｅｅｔａｓｎｉｅｔｒｉｎｍｏｅｅｆｃｉｅｙ，ｎａｌＯａｈｉｖｈｅｐｒｉｇａｍｓｂｔｅ．
ｔｉｅｃｏ．ｔＬｃｌｕｌｒａｔｒｄｅｎｔｎｆｒｕｌｒｆａｂｅｔａｇｅｔｅｌａｕａｏｅｕｒａｃｌＩｔｅｍｓｎｄｔｔｎｅ．ｏａｏｔｅｃｒｉａｇａｅｆｉｏｔｅｏｔｏｊｃ，ｒａｄａｃｃｌｔｎｉｒｉｄｔｃｕ￣ｅａｏｅｉｃｉｆｏｓｄｉｉｏｏｉｄａｌｉｓｑｅｏｌｌｈ

基于聚类合并的局部离群点挖掘算法在入侵检测中的应用

ＫＤＤＣｕｐ９９数据集对改进算法在入侵检测中的应用进行仿真实验。实验结果表明，改进算法ＬＤＢＳＣＡＮ．ＣＭ能保证较高
的检测率和较低的误检率。
关键词：入侵检测；数据挖掘；ＬＤＢＳＣＡＮ — ＣＭ；局部离群点挖掘；聚类合并中图分类号：ＴＰ３９３文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６．２４７５．２０１５．０８．０１３
梅孝辉，龙渊，张健博
（重庆大学计算机学院，重庆４０００４４）摘要：针对网络安全数据的高维度特征问题，传统的基于聚类的检测算法不能有效发现网络数据中入侵行为细节。本文提出一种改进的ＤＢＳＣＡＮ离群点挖掘算法ＬＤＢＳＣＡＮ — ＣＭ，首先在传统ＤＢＳＣＡＮ算法中引入局部离群点挖掘概念。计算候选对象的局部离群因子，生成若干个聚类；其次，为了提高挖掘效率，在聚类结果的基础上，进行聚类合并；最后，采用
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｈｉｇｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎｏｆｎｅｔｗｏｒｋｓｅｃｕｒｉｔｙｄａｔａ，ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｏｕｔｌｉｅｒｓｂａｓｅｄｏｎｃｌｕｓｔｅｒｃａｎｎｏｔｅｆ－

基于聚类分析的复杂网络中的社团探测_刘婷

个指标值。模块度是以不同的方式与这 4类聚类算法结合的 ,在 KM、CNN、OCG算法中 ,模块度仅作为在得
出的社团结构中搜寻最佳社团数的依据 ;在 IFCM 算法中 ,模块度的作用不仅表现在搜寻最佳社团数 ,且在
设定聚类数下与目标函数值结合作为迭代的终止条件 ;特别是在本文提出的 MCG算法中 ,模块度在作为搜
n
6 目标函数
z( x)
=
1 2
i,
j=1
( xi
-
xj ) 2 w ij,其中 n为网络节点数 , xi表示为各个节点定义的一个变量 ,而且向量 x满
n
6 足约束条件 xi xjm ij = 1,其中 m ij是一个已知对称矩阵 M 的元素。函数 z对所有满足约束条件的 x的驻点为 i, j = 1
分为两个大的步骤 :第一步是如何将原问题转化为聚类问题 ,即要把网络中节点间的联系在特征向量空间中
表述出来 ,谱平分法正好可以实现这一转化 , 本文应用了传统谱平分法的一种改进算法 ———Capocci算
法 [11 ] ;第二步是对转化后的数据进行聚类并将聚类结果还原为相应的社团结构 ,这一步是本文研究的重点
等人证明了对于一个社团结构比较明显的网络 ,假设社团数目为 k,则矩阵 N 的前 k - 1个第一非平凡特征值
所对应的特征向量中 ,同一个社团内的节点相应的元素非常接近 [11 ] 。因此 , 可以用这 k - 1个特征向量作为
聚类的数据 ,进行聚类分析后再转化为对应的节点就可以得到相应的社团了。此算法的应用在很多实践中得
收稿日期 : 2007 - 01 - 16 基金项目 :教育部高等学校骨干教师资助计划 (2002 - ) 作者简介 :刘婷 (1982 - ) ,女 ,湖北汉川人 ,在读硕士研究生 ,研究方向为智能计算与不确定信息处理。

基于最大节点接近度的局部社团结构探测算法

基于最大节点接近度的局部社团结构探测算法随着社交网络和大数据的快速发展，社区探测在图论和网络分析等领域变得越来越重要。

而在社区探测中，局部社团结构的分析和挖掘也变得非常关键。

本文将介绍一种基于最大节点接近度的局部社团结构探测算法，该算法可以帮助我们更好地理解和挖掘网络中的局部社团结构。

一、引言社区探测是指在一个大规模网络中寻找由具有相似特征的节点所组成的紧密联系的子集。

而局部社团结构则是指在这些子集中局部组织的模式。

对于探测和分析社区结构，可以帮助我们了解社交网络中的人际关系、信息传播路径等重要的网络特征。

局部社团结构的研究，可以帮助我们挖掘出更精细的社区，对于理解和分析社交网络的微观机制具有重要意义。

二、最大节点接近度最大节点接近度是一种度量节点之间接近程度的指标。

它定义了节点与其邻居节点的相似度，即两个节点在相似度上越接近，则它们之间的最大节点接近度越大。

最大节点接近度可以用来描述节点在网络中的集聚度，能够反映网络中的节点之间的关系紧密程度。

在社区探测中，最大节点接近度可以帮助我们从全局视角划定社区的边界，并找到局部社团结构的核心节点。

三、局部社团结构探测算法基于最大节点接近度的局部社团结构探测算法主要分为以下几个步骤：1.计算节点的最大节点接近度：对于给定的网络，首先需要计算每个节点的最大节点接近度。

这可以通过计算节点与其邻居节点的相似度得到。

节点与邻居节点的相似度可以使用余弦相似度等指标进行度量。

2.局部社团结构的发现：在计算完节点的最大节点接近度后，可以通过设定一个阈值，根据最大节点接近度来划分社区。

当节点的最大节点接近度超过设定的阈值时，将它们划定为同一个社区。

3.核心节点的识别：在每个社区中，通过比较节点的最大节点接近度，可以找到核心节点。

核心节点是社区内部连接最紧密的节点，对于社区的结构和功能起到关键作用。

4.社区边界的确定：在社区内部可以根据节点的最大节点接近度进行进一步划分，以确定社区内部的子社区。

复杂网络的一种快速局部社团划分算法

83பைடு நூலகம்
此 , 不必考虑它们 , 只需要考虑节点 6 和节点 7 。显然 , 它们都是节点 17 的最大邻居 , 因此 , 它们说服了节点 17, 如图 3 ( c) 。
1 引言
近几年来 , 复杂网络研究受到越来越多的关注 , 并渗透到从自然科学到工程科学甚至社会科学的多个领域
[ 1, 2]
物学、物理学、计算机图形学和社会学中都有广泛的应用
[ 10- 17]
。
。复
近年来 , 人们提出了许多算法来寻找复杂网络中的社团结构 [ 18- 23] 。然而 , 当网络的规模过于庞大时 , 寻找整个网络的全局社团结构的计算量是极大的。另外 , 在很多情况下 , 关心的并不是整个网络的社团结构 , 而是网络中某一部分的社团结构。比如 , 通常只关心社会网络中某个人所在的社团的结构 , 或者是万维网中某个网站所在社团的局部拓扑结构。在这种情况下 , 就不希望消耗过多的时间来寻找全部的社团结构。近期 , 寻找网络中某个节点所在的局部社团结构也开始受到关注 [ 24- 27] 。本文提出的就是一种分析局部社团结构的新算法。从本质上来说 , 它是一种以某个节点为核心出发的多方向有选择性的广度搜索算法。与目前提出的其它划分网络局部社团结构的算法相比 , 该算法主要具有以下两个优点 : 第一 , 其它算法是从某个节点出发进行等距离的逐层扩散搜索 , 因此 , 这些算法的准确与否绝大程度上取决于所选的初始节点
杂网络可以用来描述人与人之间的社会关系 [ 3] , 物种之间的捕食关系 [ 4] , 计算机之间的网络联接 [ 5] , 词与词之间的语义联系 [ 6] , 科学家之间的合作关系 [ 7] , 蛋白质之间的相互作用 [ 8] , 科研文章之间的引用关系 [ 9] 以及网页的链接结构 [ 9] 等等。随着对网络性质的物理意义和数学特性的深入研究 , 人们发现许多实际网络都具有一个共同性质社团结构。也就是说 , 整个网络是由若干个群构成的 , 每个群内部的节点之间的连接非常紧密 , 但是各个群之间的连接却相对来说比较稀疏

基于稠密子团和边聚类系数的局部社团挖掘算法

第２ｌ卷第１８期
Ｖｏｌ＿２ｌ
Ｎｏ．１８
电子设计工程
ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＤｅｓｉｇｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
２０１３年９月
Ｓｅｐ．２０１３
基于稠密子团和边聚类系数的局部社团挖掘算法
张该稠密子团，最大化局部模块度值来生成社团结构。在计算机生成网络、三社团网络、Ｚａｃｈａｒｙ网络和美国足球俱乐
部网络上进行社团划分，验证该算法的可行性和有效性。
关键词：复杂网络；局部模块度；稠密子团；边聚类系数中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１６７４ — ６２３６（２０１３）１８ — ００３６ — ０５
ｍａｘｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅｖａｌｕｅｏｆｌｏｃａｌｍｏｄｕｌａｉｔｒｙ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｎｔｈｅｃｏｍｐｕｔｅｒｇｅｎｅｒａｔｅｄｎｅｔｗｏｒｋ，ｔｈｅｔｈｒｅｅｇｒｏｕｐｓｎｅｔｗｏｒｋ，ＺａｃｈａｒｙｎｅｔｗｏｒｋａｎｄＡｍｅｒｉｃａｎｆｏｏｔｂｌｌａｃｌｕｂｎｅｔｗｏｒｋｓｈｏｗｔｈａｔＤＩＤＥｉｓｖｉａｂｌｅａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋ；ｌｏｃａｌｍｏｄｕｌａｒｉｔｙ；ｄｅｎｓｅｓｕｂｇｒｏｕｐ；ｅｄｇｅｃｌｕｓｔｅｉｒｎｇｃｏｅｉｃｆｉｅｎｔ

社团检测算法

社团检测算法
社团检测算法是网络分析中的一种方法，用于发现网络中的社团结构。

社团结构是指
网络中由密切关联的节点组成的分组。

社团检测算法可以帮助我们理解网络中的关系，发
现网络的模式，识别关键节点和集群等。

模块度最大化算法是一种基于网络密度和社团内部连接强度的方法。

它通过比较网络
中实际连接和随机连接的差异，来确定社团结构。

该算法优化目标是最大化网络中社团的
密度和社团之间的差异性。

模块度最大化算法在处理大规模网络时效果较好，但容易受到
网络噪音的影响。

谱聚类算法是一种基于网络谱矩阵的方法。

该算法将网络转换为谱矩阵，并通过特征
值分解和聚类来确定社团结构。

谱聚类算法适用于处理稀疏网络和高维数据，但需要计算
网络谱矩阵，计算复杂度较高。

层次聚类算法是一种基于网络节点相似度的方法。

该算法通过计算节点之间的相似度，将节点逐层聚类成社团。

层次聚类算法适用于处理带权网络和不规则网络，但对噪音和异
常值比较敏感。

K-means算法是一种基于距离的方法。

该算法将网络节点按照距离划分为若干个簇，
并对簇内节点进行聚类。

K-means算法适用于处理纯数字数据和高维数据，但对离群点比
较敏感。

总之，社团检测算法是一种重要的网络分析方法，可以帮助我们理解网络中的关系和
结构，为社会科学、生物学、计算机科学等领域提供有用的研究工具。

在应用社团检测算
法时，需要根据网络的特点和需求选择合适的算法，并结合实际领域的专业知识进行解释
和分析。

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。

基于中心节点和局部优化的复杂网络社团划分方法

Key words: Central node; Local optimization; Community partition; Complex network; Multiple
attribute discrimination
1引言
度和高聚类系数的特点[1]；“无标度特性”则是指复杂网络中的结点的度服从幂率分布特征[2]。“社团结
A Community Partition Method of Complex Network Based on Central Node and Local Optimization
WANG Jianxi, HUANG Miao
渊School of Computer Science, Pingdingshan University, Pingdingshan 467000, China冤
. 36.
微处理机
2018 年
算法被主要分为全局社团挖掘算法和局部社团挖掘算法。全局社团挖掘算法基于全网信息进行分析，如谱聚类算法 [4]、GN 算法 [5]、快速 Newman 算法[6]，但目前复杂网络的规模愈来愈大、动态性愈来愈强，导致算法的普适性、复杂度和效率等有待改进。局部社团挖掘算法基于网络的局部信息进行挖掘，如 Clauset 等提出的基于局部模块度 R（R 是社团内部总边数与社团内外边数之和的比值）的算法，它是通过最大化局部模块度增量来进行局部社团搜索[7]；Luo 等提出的另一种评价局部模块度的指标 M（M 是社团内部总边数与社团外部节点和边界节点连边数之比）的算法[8]，其中，局部社团的规模、初始节点的位置等均会影响到社团最终的划分结果。评价社团划分算法的优劣，一个通常的做法是对每个划分给出一个度量，较合理的划分有较高的度量，优化该度量以得到最优或次优的社团结构。第一个 (也是目前最有效的) 度量是“模块优度” （modularity），是由 Newman 在 2004 年提出的[9]，其值越大说明社团结构越明显，在实际网络中，该值通常位于 0.3~0.7 之间。

基于稠密子团和边聚类系数的局部社团挖掘算法

基于稠密子团和边聚类系数的局部社团挖掘算法罗浪;张绍武;陈韬【摘要】发掘复杂网络的社团结构,有助于深入理解网络结构属性及其功能重要性.本文通过定义稠密子团,结合边聚类系数和局部模块度,提出一种DIDE社团挖掘算法.该算法通过选取稠密子团作为初始聚类团,利用边聚类系数扩张该稠密子团,最大化局部模块度值来生成社团结构.在计算机生成网络、三社团网络、Zachary网络和美国足球俱乐部网络上进行社团划分,验证该算法的可行性和有效性.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2013(021)018【总页数】5页(P36-40)【关键词】复杂网络;局部模块度;稠密子团;边聚类系数【作者】罗浪;张绍武;陈韬【作者单位】西北工业大学自动化学院,陕西西安710072;西北工业大学自动化学院,陕西西安710072;西北工业大学自动化学院,陕西西安710072【正文语种】中文【中图分类】TP391近年来，复杂网络已在计算机科学、生物学、统计物理学、社会学和经济学等领域在内的广泛关注，并且逐步体现出了一定的应用价值。

复杂网络最重要、最普遍的拓扑结构属性之一是社团结构，社团结构是指在复杂网络中那些节点之间连接非常紧密的小团体。

团体内节点连接紧密，团间连接稀疏。

网络社团结构的发现与分析对于了解整个网络结构、特征及功能有其重要意义，且在生物学、物理学、计算机、社会学和经济学等领域发挥的重要作用[1-3]。

目前已经提出了较多社团挖掘算法，根据删除/添加边、点准则，复杂网络社团挖掘算法一般可分分裂和凝聚二类算法，其代表性经典算法分别为GN算法[4]，FN 算法[5]。

GN算法通过不断删除网络中边介数最大的边对网络进行划分，时间复杂度较高；FN算法则通过模块度值变化合并网络对网络实施划分。

Wang等人[6]不断寻找最大程度改进节点局部模块度的点，将其加入社团，对网络进行社团划分。

Hu等人[7]用边聚类系数替换GN算法中的边介数，提出一种基于边聚类系数的分裂算法，但该算法仍有GN算法一些缺点。

基于密度估计的社会网络特征簇挖掘方法_韩毅

标注在链接结构中各处的特征指标；再次，设计了特征簇的挖掘算法，即在抽取网络层次结构的同时，通过估计各部分的特征函数的上下界，设计了自底向上的剪枝策略，实现高效精确计算特征簇的算法；最后，在大量真实的数据集上的实验验证了模型和算法，结果证明提出的算法是具现实意义的，算法是高效的。
2
相关工作
本文的工作和社会网络上的聚类分析、社区识别、模式发现等研究工作具有紧密联系，本节简要回顾这些技术。在目前的聚类或社区发现技术中，基于图结构约束进行社区发现是一种主要的技术手段，文献[6] 和文献 [7] 使用了图论中的完全子图和准完全子图定义社区的基本结构，伊利诺伊厄巴纳香槟分校的定 Karypis 等人[8]在准完全子图的基础上进行扩展，义了一种边密度约束的社区定义方法；由于最大完全子图的发现早在 1972 年已经被证明为是 NP 难问题[9]，上述工作都采用了贪婪算法，并且针对完全子图对节点度的约束条件进行剪枝；在经典图论中，节点间的可达性[10]、介数[11]、边密度[12]等属性也都可以作为约束条件，从而对节点进行聚类或社区划分。NEC 普林斯顿研究院的 Flake 在研究 Web 链接结构的同时，提出了使用最大流—最小割定理[13] 对其进行社区进行划分的方法，其基本思想是将网络模型化为信息流通的信道和关节，根据其边路的信息通过能力判断其社区边界。密歇根大学的认为社区之所 Newman 等提出了模块性的概念[14]，以有别于其他网络结构，在于其内联边密度应该明显大于一般随机网络的边密度期望，通过学习网络全局属性从而自动阈值，并通过节点的反复组合从而优化节点群的模块性。国内，中科院计算所的程学旗等提出了使用信息瓶颈模型来发现社区[15]，通过寻找网络的最优压缩表示来发现网络的社区结构。社会网络上的特征模式发现近年来也受到了广泛的关注，基于链接结构的频繁模式挖掘是其中一个主要方向，其主要思想是，给定一个支持度阈值，在网络中发现频繁程度不低于这个阈值的频繁子结构；在这种定义下，人们通常使用能否符合给定的同构映射来判断 2 个子结构是否相等。与在事务性数据上的频繁模式挖掘算法类似，

基于密度峰值聚类和局部稀疏度的过采样算法

基于密度峰值聚类和局部稀疏度的过采样算法
吕佳;郭铭
【期刊名称】《南京大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(58)3
【摘要】现有的绝大多数过采样方法着重于寻找少数类样本的边界从而增强样本的可分性,忽略了样本的重叠分布与小析取问题,这导致在过采样阶段产生过多的噪声,最终无法实现对少数类样本的正确分类.针对这些问题,提出一种基于密度峰值聚类和局部稀疏度的过采样算法.首先利用改进的密度峰值聚类算法对全部样本自适应地划分出多个簇,根据簇内样本的不平衡比过滤掉不平衡比过高的簇,然后在筛选出的簇中根据少数类样本的分布情况对各簇的过采样个数进行分配,最后通过样本密度计算出各簇少数类样本的局部稀疏度,从中选择出稀疏度较高的少数类样本参与到最终的合成少数过采样.将提出的过采样算法与八种常用的过采样算法分别与三种基分类器相结合,在18个不平衡数据集上进行对比实验.实验结果表明,提出的算法总体上表现更优,能得到更好的分类性能.
【总页数】12页(P483-494)
【作者】吕佳;郭铭
【作者单位】重庆师范大学计算机与信息科学学院;重庆市数字农业服务工程技术研究中心;重庆师范大学智慧教育研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于密度峰值聚类算法的局部放电脉冲分割
2.基于局部密度信息熵均值的密度峰值聚类算法
3.基于密度峰值聚类算法的自适应加权过采样算法
4.基于双重密度和簇间近邻度的密度峰值聚类算法
5.一种改进密度峰值聚类的欠采样算法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于PageRank模糊聚类的网络社团挖掘

基于PageRank模糊聚类的网络社团挖掘
马丽娜
【期刊名称】《微型电脑应用》
【年(卷),期】2022(38)6
【摘要】许多经典的聚类方法已成功应用于复杂网络社团挖掘问题,如C均值聚类、模糊C均值等。

但这些传统的聚类算法对初始节点敏感,并且需要提前给定网络社
团的个数。

为此,提出一种基于PageRank重要性度量和模糊C均值聚类的社团挖掘算法(记为PFCM)。

利用节点的PageRank重要性度量和最大最小模块度值来确定网络中最优种子节点,通过谱映射方法建立网络数据到特征空间的映射,进而利用
模糊聚类对网络节点进行划分。

最后通过真实网络数据对本文所提出的社团挖掘算法进行了验证,结果表明PFCM算法能够克服传统模糊C均值聚类算法稳定性差的缺点,提高了社团挖掘算法的有效性。

【总页数】3页(P34-36)
【作者】马丽娜
【作者单位】西安财经大学行知学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP931
【相关文献】
1.基于量子模糊聚类算法的复杂网络社团结构探测
2.基于边聚类方法的复杂网络社团挖掘研究
3.基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘
4.基于
边聚类方法的复杂网络社团挖掘研究5.基于模糊聚类的组合BP神经网络数据挖掘方法探究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于密度的局部离群数据挖掘方法的改进

基于密度的局部离群数据挖掘方法的改进
王茜;刘书志
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2014(031)006
【摘要】针对传统局部离群点检测算法的局限性进行了研究,提出了一种新的有效的离群数据挖掘算法.该算法在寻找数据点的近邻区域时采用了基于影响空间的局部离群点检测(INFLO)中影响空间的概念,然后在计算数据点的离群因子时,根据基于链接的离群点检测(COF)中链式距离的思想,提出了基于相似k距离邻居序列(SKDNS)的离群因子计算方法.通过对比该算法和其他经典局部离群点检测算法在不同数据分布情况下的挖掘结果,该算法比LOF、INFLO和COF算法的离群挖掘准确性更高,能有效克服LOF算法的不足,提高局部离群数据挖掘的准确性和多样性.【总页数】5页(P1693-1696,1701)
【作者】王茜;刘书志
【作者单位】重庆大学计算机学院,重庆400044;重庆大学计算机学院,重庆400044
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13;TP391
【相关文献】
1.一种改进的基于密度的离群数据挖掘算法 [J], 崔贯勋;朱庆生
2.基于密度的局部离群数据挖掘算法研究 [J], 许琳;赵茂先
3.基于全局-局部密度的准完全二分子图建模与挖掘方法 [J], 时磊;刘锐;虢韬;杨恒;王伟;陈玥;张磊;曹小钰;罗飞
4.基于局部密度改进的SVM不平衡数据集分类算法 [J], 刘悦婷; 张燕; 孙伟刚
5.基于改进力导向模型和局部密度的聚类算法 [J], 刘风剑; 刘向阳
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

第２ｌ卷
Ｖ０１．２１
第１８期
Ｎｏ．１８
电子设计工程
ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＤｅｓｉｇｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
２０的局部社团挖掘算法
罗浪，张绍武，陈韬
（西北工业大学自动化学院，陕西西安７１００７２）摘要：发掘复杂网络的社团结构。有助于深入理解网络结构属性及其功能重要性。本文通过定义稠密子团，结合边聚类系数和局部模块度。提出一种ＤＩＤＥ社团挖掘算法。该算法通过选取稠密子团作为初始聚类团，利用边聚类系数扩张该稠密子团，最大化局部模块度值来生成社团结构。在计算机生成网络、三社团网络、Ｚａｃｈａｒｙ网络和美国足球俱乐部网络上进行社团划分，验证该算法的可行性和有效性。关键词：复杂网络；局部模块度；稠密子团；边聚类系数中图分类号：ＴＰ３９１Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇｔｈｅ文献标识码：Ａ
团．然后通过对边聚类系数和模块度的值不断扩张稠密子
团，从而形成社团。实施过程如下：１）稠密子团选取
Ｓｔｅｐ１取网络中节点度最大的节点作为初始节点；ＳｔｅｐＳｔｅｐ
Ｆｉｇ．２
图２
Ｔｈｅ
ＤＩＤＥ算法流程图
ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆＤ１ＤＥａｌｇｏｒｉｔｈｍ
２寻找初始节点邻居节点口ｏ；３计算‰与初始节点的共有邻居数；
３实验与分析
１）计算机生成网络首先我们在计算机生成网络上验证ＤＩＤＥ算法性能。计算机生成网络是由１２８个节点组成，分为４个社团，每个社
团包含３２个节点。假设每个节点与社团内部的连接数为ｚ。，
Ｓｔｅｐ４将共有邻居数最多、次多的口。都加入到稠密子团中。
２）稠密子团扩张
Ｓｔｅｐ
１计算稠密子团的局部模块度值Ｑ。毛。／（Ｌｉ＋Ｌ。），
－３７－
２寻找稠密子团邻居节点¨ ３计算口。与稠密子团的连接紧密程度值ＵＩ＝ＩＥ。Ｊ他，
万方数据
《电子设计工程）２０１３年第１８期
分结果如图３所示。
三’ ：
Ｕ
３）Ｚａｃｈａｒｙ网络
一。五．～。：一－．Ａ
ＰⅥ，Ｋ。二＝覃
二矗、ｎ
ｊｊ
１
Ｚａｃｈａｒｙ网络为美国一所大学空手道俱乐部成员间相互社会关系网。该网络由３４个节点和７８条边组成。节点代表俱乐部成员，而边代表俱乐部成员之间的关系。Ｚａｃｈａｒｙ网络上．ＤＩＤＥ、Ｚｈａｎｇ、ＧＮ、Ｌｉｕ、ＦＮ算法社团划分结果如表１。表ｌ结果表明：ＤＩＤＥ和¨ｕ算法的划分效果优于Ｚｈａｎｇ、ＧＮ和ＦＮ算法．与实际网络社团结构完全一致。图５为ＤＩＤＥ算法对Ｚａｃｈａｒｙ网络的社团划分结果。图中菱形社团的局部模块度Ｑ值为０．７８２５；三角形社团的局部模块度值Ｑ为值０．７０８
收稿日期：２０１３—０３—１４稿件编号：２０１３０３１７１
在社团的邻居节点中，若某节点与社团Ｃ的共有邻居节
点数目越多。则此节点与社团Ｃ的连接就越紧密，也就是说该点属于社团Ｃ的可能性就越大。给定一个无权无向网络
Ｃ（Ｖ，Ｅ），其邻接矩阵为Ａ（嘞），若节点口ｉ和”，有边相连则啕＝
ｌ，否则铲Ｏ。设ⅣＩ，％分别为节点口ｉ和口，的所有邻居节点集
杂网络中一条边的边聚类系数％定义为
Ｇ２而舞彘可
（１）
其中后ｉ、｜｜｝ｉ分别表示节点巩和ｖ／的度，卸为网络中实际包
含该边的三角环总数，分母为网络中包含该边的最大可能存在的三角环总数。边聚类系数Ｃｉ反映两个节点在同一个社团的可能性，Ｇ值越大，则这两个节点在一个社团的可能性就越大。２
ＤＩＤＥ算法
ＤＩＤＥ算法，首先通过选取一个稠密子团作为初始聚类
构、特征及功能有其重要意义，且在生物学、物理学、计算机、社会学和经济学等领域发挥的重要作用［１－３１。目前已经提出了较多社团挖掘算法．根据删除／添加边、点准则。复杂网络社团挖掘算法一般可分分裂和凝聚二类算法，其代表性经典算法分别为ＧＮ算法Ｉｔ］。ＦＮ算法［５１。ＧＮ算法
通过不断删除网络中边介数最大的边对网络进行划分，时间
ｍｏｄｕｌａｒｉｔｙ，ｗｅ
ａｓ
ｐｒｏｐｏｓｅｄ
ａ
ＤＩＤＥａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｄｅｔｅｃｔｉｎｇｃｏｍｍｕｎｉｔｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｗｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔｈｅｄｅｎｓｅｓｕｂｇｒｏｕｐ
ｉｎｉｔｉａｌｃｌｕｓｔｅｒｇｒｏｕｐ，ｔｈｅｎｅｘｐａｎｄｅｄｔｈｉｓｄｅｎｓｅｓｕｂｇｒｏｕｐｕｓｉｎｇｅｄｇｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，ｆｏｒｍｅｄｃｏｍｍｕｎｉｔｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｂｙ
属性之一是社团结构．社团结构是指在复杂网络中那些节点
要求的条件的节点，将这些节点加入社团，从而发现社团结构，该算法速度较快，但准确度不高。２０１１年，Ｌｉｕ等人１９１改进了Ｗａｎｇ和Ｚｈａｎｇ算法．通过不断寻找与社团共享邻居数最多的邻居节点，基于局部模块度【ｌｑ划分社团。由于该算法每次
仅选取一个节点加入社团，导致最后剩下的孤立节点较多，
其中ｋ为社团内部连接数目；ｋ社团内部节点与社团外部
节点连接数目：
ＳｔｅｐＳｔｅｐ
与社团外部的连接数为：。，且ｚ水。＝１６。随着ｚ。的不断增
加，该网络的社团结构将会变得越来越模糊，当：。＞８时，则认为此时网络不具有社团结构。ＤＩＤＥ算法及其他７种算法（Ｌｉｕ、Ｚｈａｎｇ、ＧＮ、ＦＮ、ＳＡ、ＣＰＭ、ＦＥＣ）对计算机生成网络的划
等之０．４
ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ
２
４ｅｄｇｅｓｐｅｒ
６
ｖｅｔｔｅｘ
＃
ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ
Ｎｕｍｂｅｒｏｆ
ｉｎｔｅｒ—ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ
Ｚｏｕｔ
方法
Ｚｈａｎｇ周ＦＮ嗍ＧＮ［４ｊＩＪｉｕ唧ＤＩＤＥ
正确率
Ｏ．９９０．９７０．９７１ｌ
图３
Ｆｉｇ．３
８种算法聚类精度比较
ｔｏ
Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆ８ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｒｅｌａｔｉｖｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｄｃｏｒｒｅｃｔｌｙ
Ｔａｂ．１
：０．９
Ｓ
≈
匕０．８ ‘：三
。０．７
≯÷
一扣・Ｚｈａｎｇ一廿．ＬｉＬｌ
…★…ＧＮ
一一一△…ＦＮ
～．４Ｖ
‘‘ｏ‘
：
ｉ
ｏ：竺
０
ｊ
：０．６＞％ｇ
＋＝０．５
——卜ＣＰＭ
一…ＦＥＣ ———，！｝ＳＡ
．．．ｏ…ＯＩＤＥ
¨
５。
表１五种算法对Ｚａｅｈａｒｙ网络的社团划分结果
ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｄｅｔｅｃｔｉｎｇＺａｃｈａｒｙｎｅｔｗｏｒｋｂｙ５
之间连接非常紧密的小团体。团体内节点连接紧密，团间连
接稀疏。网络社团结构的发现与分析对于了解整个网络结
因而算法准确度不高、运算时间较长。针对文献［９］产生的孤立节点较多问题。本文提出一种基于稠密子图和边聚类系数的局部社团挖掘算法，并计算机生成网络、Ｚａｃｈａｒｙ网络、三社团网络和美国足球俱乐部网络上进行了仿真实验验证。
ｏｎ
ｍａｘｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅｖａｌｕｅｏｆｌｏｃａｌｍｏｄｕｌａｒｉｔｙ．ＴｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓＺａｃｈａｒｙｎｅｔｗｏｒｋ
ｔｈｅｃｏｍｐｕｔｅｒｇｅｎｅｒａｔｅｄｎｅｔｗｏｒｋ，ｔｈｅｔｈｒｅｅｇｒｏｕｐｓｎｅｔｗｏｒｋ，
ａｎｄ
ＡｍｅｒｉｃａｎｆｏｏｔｂａｌｌｃｌｕｂｎｅｔｗｏｒｋｓｈｏｗｔｈａｔＤＩＤＥｉｓｖｉａｂｌｅａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅ．
文章编号：１６７４－６２３６（２０１３）１８—００３６－０５
ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ
ｂｙｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇｔｈｅｄｅｎｓｅｓｕｂ－ｇｒｏｕｐａｎｄｅｄｇｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ
ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ
ＬＵＯＬａｎｇ，ＺＨＡＮＧＳｈａｏ－ｗｕ，ＣＨＥＮＴａｏ
（Ｓｃｈｏｏｌ
ｏｆａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ⅳ形刚，Ｘｉ’ａｎ７１００７２，Ｃｈｉｎａ）
Ｃａｌｌ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇｃｏｍｍｕｎｉｔｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｉｎｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｓ
ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ
ｈｅｌｐ
ＵＳ
ｆｕｌｌｙｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｔｈｅｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆｎｅｔｗｏｒｋｓ’
ａｎｄｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｏｆｔｈｅｉｒｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｂｙｄｅｆｉｎｉｎｇｔｈｅｄｅｎｓｅｓｕｂｇｒｏｕｐ，ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｅｄｇｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｌｏｃａｌ
５计算剩余邻居节点口ｆ边聚类系数，若该邻居节口。
有共有邻居，则‰为空集，即ｌ叫＝Ｏ。
点与社团Ｃ相连的边聚类系数最大，则将口。加入到社团Ｃ中，形成新社团Ｃ’；
Ｓｔｅｐ
６计算Ｃ’的局部模块度Ｑ’值，若Ｑ＇－Ｑｃ＜Ｏ，则将此
节点从社团Ｃ’中移除；
Ｓｔｅｐ
７当剩余邻居节点”，全部计算完之后Ｃ，更新社团
图１简单连接图
由于稠密子团是由一个节点和它的某些邻居所组成．且连接的密集程度比较高。所以可以利用这个特性将稠密子团作为一个初始聚类团．并逐渐扩张成社团结构。１．３边聚类系数
３）孤立节点的加入
在所有社团都划分完之后，将孤立节点随机加入到已划分的社团中。ＤＩＤＥ算法流程图如图２所示。
在网络Ｇ＝（ｙ，Ｅ）中，假设两个节点口ｉ和∥ｉ有一条边为８ｉ，节点口ｉ和口，在网络中的共有相邻节点机，则有相邻边ｅ扒ｅｍ，与ｅｉ形成一个边数为３的闭合路径即一个三角环。则复
基于稠密子团和边聚类系数的局部社团挖掘算法
其中Ｉ匠Ｉ表示节点口；与社团的连接数目，ｄｌ表示节点轨的度；
Ｓｔｅｐ４若以＞０．５，将口；加入稠密子团；Ｓｔｅｐ
邻居节点为｛＂４，Ｆ５，口６，口８，口９｝，则节点口４与节点口７的共有邻居为（口５，口６，＂８ｌ，即ＩＮｎＩ＝３，相对于其他节点来说节点Ｆ４与节点Ｖ７的连接是最紧密的。而节点口，与节点＂，跟任何节点都不具