基于MapReduce框架下的复杂网络社团发现算法
复杂网络中的社团发现算法对比和性能评估
复杂网络中的社团发现算法对比和性能评估在复杂网络的研究中，社团发现算法对于揭示网络中隐含的组织结构和功能模块具有重要意义。
社团发现算法目的是将网络的节点划分为不同的社团或群集，使得同一个社团内的节点之间具有紧密的连接，而不同社团之间的连接则相对较弱。
本文将对几种常见的复杂网络社团发现算法进行对比和性能评估。
1. 强连通性算法强连通性算法主要关注网络中的强连通分量，即其中的节点之间互相可达。
常见的强连通性算法有Tarjan算法和Kosaraju算法。
这些算法适用于有向图和无向图，并且能够有效地识别网络中的全部强连通分量。
2. 谱聚类算法谱聚类算法是一种基于图谱理论的社团发现算法，通过将网络表示为拉普拉斯矩阵，使用特征值分解或近似方法提取主要特征向量，从而实现节点的划分。
常见的谱聚类算法包括拉普拉斯特征映射（LE）和归一化谱聚类（Ncut）。
谱聚类算法在复杂网络中表现出色，尤其在分割不规则形状的社团时效果较好。
3. 模块度优化算法模块度优化算法通过最大化网络的模块度指标，寻找网络中最优的社团划分。
常见的模块度优化算法有GN算法（Girvan-Newman）和Louvain算法。
这些算法通过迭代删除网络中的边或合并社团，以最大化模块度指标。
模块度优化算法具有较高的计算效率和准确性，广泛应用于实际网络的社团发现中。
4. 层次聚类算法层次聚类算法通过基于节点之间的相似度或距离构建层次化的社团结构。
常见的层次聚类算法有分裂和合并（Spectral Clustering，SC）和非重叠连通（Non-overlapping Connector，NC）算法。
这些算法通过自顶向下或自底向上的方式逐步划分或合并社团。
层次聚类算法能够全面地刻画网络中的社团结构，但在大规模网络上的计算复杂度较高。
5. 基于物理模型的算法基于物理模型的算法通过模拟物理过程来发现网络中的社团结构。
常见的基于物理模型的社团发现算法有模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）和蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA）。
复杂网络中的社区发现算法
复杂网络中的社区发现算法在当今信息爆炸的时代，人们在不断地创造着各种各样的数据，其中网络数据也是其中之一。
在大规模的网络数据中，我们往往需要对这些数据进行挖掘和分析，而其中一个重要的问题就是社区发现问题。
社区发现算法可以将网络中的节点划分为若干个社区，每个社区内部的节点连通度较高，而与其他社区的节点的连通度较低。
然而，复杂网络的拓扑结构千变万化，如何寻找到一个较好的社区划分是一个复杂而困难的问题。
在社区发现算法中，一般使用的指标为模块度，而模块度的求解可以转化为一个优化问题，即如何最大化社区内部的连通度，最小化社区之间的连通度。
随着社区发现算法的发展，出现了许多传统的基于聚类或者图分区的算法，如K-means、谱聚类、Louvain等算法。
但是这些算法在处理大规模网络数据时存在复杂度高、收敛速度慢、鲁棒性不强等问题。
于是，随着人们对网络科学的深入了解，也涌现出许多新的社区发现算法，比如Markov聚类、拉普拉斯谱聚类、模块度优化模型等算法。
这些算法能够处理大规模网络数据，并且可以发现更加合理的社区结构。
以下我将列举一些常见的社区发现算法以及它们的特点和优缺点。
1. 高效快速种子扩张算法高效快速种子扩张算法是一种较为简单的社区发现算法，其基本思想是从一些已知社区内的种子节点开始扩散，形成一个社区。
具体实现是从种子节点开始不断向外扩张，直接某个条件后停止。
这个条件可以是节点的个数、节点的度数或者其他的信息。
优点是算法简单易实现，速度非常快，但是对于社区的分辨率不够高，可能会将比较松散的节点也纳入同一个社区中。
2. 层次聚类算法层次聚类算法是一种自底向上的社区发现算法，其基本思想是将每个节点每次都当做一个社区，然后逐步将相邻的社区合并，形成一个聚类层次。
最终层次中的每一层就代表了一个划分，而选择哪一层则是一个权衡的问题。
优点是算法比较稳定，鲁棒性强，并且可以生成一个社区结构的序列。
缺点是算法的时间复杂度比较高，不适合处理大规模数据。
复杂网络中的社团发现算法研究与评估
复杂网络中的社团发现算法研究与评估随着互联网的发展，网络已经成为人们交流与信息传播的重要平台之一。
复杂网络的研究正成为网络科学领域的一个热点问题。
在复杂网络中，社团结构的发现是一项重要的任务，其涉及到网络结构的分析和理解。
社团是指一群有相似特征或相互关联的节点的集合，在网络中具有较大的内部联系强度和较小的外部联系强度。
社团发现算法的目标是通过网络图的分析，将网络中的节点划分为不同的社团，以揭示网络结构的内在组织和功能。
在复杂网络中，社团结构的发现是一项具有挑战性的任务。
这是因为复杂网络往往具有大规模、高密度以及随机性等特点，使得社团划分变得复杂和困难。
在过去的几十年中，学术界提出了许多社团发现算法，包括基于图变换的方法、基于谱聚类的方法、基于模块度的方法等。
这些方法各有优劣，需要根据实际问题的特点选择合适的方法。
其中，基于图变换的方法是最常见的社团发现方法之一。
图变换是指将网络图转化为其他数学对象以便进行分析的过程。
常用的图变换方法有K-Means、谱聚类和层次聚类等。
这些方法通过将网络转化为矩阵或向量形式，并利用聚类算法将节点划分为不同的社团。
例如，K-Means算法适用于将节点基于相似度划分为不同的簇。
谱聚类则是通过图拉普拉斯矩阵的特征向量来实现社团发现。
除了基于图变换的方法，还有基于模块度的社团发现方法。
模块度是一种衡量网络社团性质的指标，用于评估社团划分的好坏。
基于模块度的方法通过优化模块度指标来实现社团发现。
例如，Louvain算法就是一种常用的基于模块度的社团发现算法。
该方法通过迭代优化社团的分布，使得社团之间的联系更强、社团内部的联系更弱，从而达到最大化模块度的目标。
评估社团发现算法的性能也是一项重要的任务。
常用的评估指标有模块度、归一化互信息、覆盖率等。
模块度用于评估社团内连接的强度与社团间连接的弱度，值越大表示社团结构划分得越好。
归一化互信息用于评估算法对真实社团结构的一致性，值越大表示算法发现的社团结构越接近真实结构。
复杂网络社区发现算法与应用研究
复杂网络社区发现算法与应用研究社交网络的快速发展给人们的交流和信息传播带来了巨大的便利，同时也使得网络中存在大量复杂的关系和交互行为。
复杂网络中的社区结构被认为是网络中一种重要的组织形式，研究复杂网络社区结构可以帮助我们更好地理解网络的演化和功能。
一、复杂网络社区发现算法介绍社区发现算法是一种用于检测复杂网络中社区结构的方法。
常见的社区发现算法包括GN算法、Louvain算法、标签传播算法、模块度最大化算法等。
GN算法是一种基于边介数的层次聚类算法，通过不断切割网络中边介数最大的边来发现社区。
Louvain算法是一种基于模块度优化的贪心算法，通过迭代地将节点重新分配到模块中以优化模块度，该算法处理速度较快。
标签传播算法是一种无监督的算法，通过节点间标签的传递更新来进行社区发现。
模块度最大化算法是一种基于优化网络模块度的算法，通过迭代地合并节点和模块来达到最大化模块度的目标。
搜索引擎提供的 PageRank 算法也可以被用于社区发现。
PageRank算法是一种用于排名网页重要性的算法，它可以通过将复杂网络建模为一个图，然后计算图中节点的重要性来进行社区划分。
二、复杂网络社区发现算法的应用复杂网络社区发现算法不仅在理论研究中有重要的作用，也在实际应用中发挥了巨大的价值。
首先，社区发现算法在社交网络分析中有广泛的应用。
社交网络中存在着大量的社区结构，通过发现这些社区可以更好地理解社交网络的组织结构和信息传播机制，它对于社交网络上的用户行为预测、信息推荐和舆情分析等方面具有重要意义。
其次，社区发现算法在生物学领域有着广泛的应用。
生物网络中存在着复杂的分子相互作用关系，研究这些关系可以帮助我们理解生物网络的功能和演化规律。
通过社区发现算法可以发现蛋白质相互作用网络中的功能模块，这对于研究蛋白质相互作用网络的功能和疾病的发生有重要的意义。
此外，复杂网络社区发现算法还在推荐系统、网络安全等领域有着广泛的应用。
基于MapReduce框架下的复杂网络社团发现算法
基于MapReduce框架下的复杂网络社团发现算法于静雯;杨冰【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2014(000)022【摘要】随着社会网络数据的增加，社团发现获得来自学术界和工业界的大量关注，是因为它在现实世界中有许多的实际应用。
格文-纽曼（ Girvan-Newman ，GN ）是现今最流行的算法之一，但在大型网络上由于需要计算网络中每对节点之间的最短路径而产生了相应的局限性。
为此，利用MapReduce模型，提出了一种并行版本的 GN 算法来支持大规模网络的新方法，称之为最短路径之间的MapReduce 算法（ Shortest Path Betweenness MapReduce Algorithm ，SPB-MRA ）。
此外，还提出了一个近似技术，进一步加快社区检测过程。
在Hadoop 上利用开源平台 MapReduce 框架实现了 SPB-MRA 算法。
结果表明，随着 reducer 数量的增加时间呈线性减小，并且引入了一种近似技术可以忽略误差。
【总页数】3页(P74-76)【作者】于静雯;杨冰【作者单位】辽宁师范大学计算机与信息技术学院，辽宁大连 116081;大连医科大学附属第一医院，辽宁大连 116011【正文语种】中文【中图分类】TP181【相关文献】1.基于复合复杂网络的社团发现算法研究 [J], 杨震;邵峰晶;孙仁诚;邢春晓2.一种基于节点特征向量的复杂网络社团发现算法 [J], 陆亿红;张振宁;杨雄3.基于置信传播的复杂网络社团发现算法 [J], 尤心心;葛檬4.基于模块度优化的加权复杂网络社团发现算法分析 [J], 杨春明;王玉金5.基于社团密合度的复杂网络社团发现算法 [J], CHEN Dong-ming;WANG Yun-kai;HUANG Xin-yu;WANG Dong-qi因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
复杂网络中的社群发现算法研究
复杂网络中的社群发现算法研究网络已经成为当今社会运作和信息交流的主要方式之一，它便于人们进行通信和协作，为人们提供了更广阔的观察视角。
与此同时，社交网络平台的出现也促进了网络社群的形成。
网络社群可以看做是一个群体的集合，个体在社区中通过交流、协作等方式建立了连接关系，并按照特定的兴趣、目标、观点等因素聚集成为一个独立的社区。
然而，网络社群的数量庞大、结构和人员变化频繁，对于大规模的社交网络进行社群发现已经成为了研究的热点和挑战。
因此，本文将探讨复杂网络中的社群发现算法研究。
一、社群发现的研究背景和现状社群发现是指发现一个网络中自然形成的群体结构。
在复杂网络中，人们可以通过寻找丰富的拓扑特征来寻找这些结构。
最近的研究表明，网络内的社群往往具有许多独特的性质，如高密度、低距离、强度连接、高集中度等，因此对于网络分析和社区发现也有很重要的意义。
社群发现的研究概念起源于社会学，主要是为了研究社会网络中的成员之间的联系，其发展至今已经延伸到了广泛的网络类型，如互联网、复杂网络等。
目前，已经有多种各具特色和适用性的算法被提出，如基于模块度的算法、基于谱聚类的算法、基于随机漫步的方法等。
然而，网络社群的数量庞大、结构与人员变化频繁的特点使得现有算法在处理大规模网络时遇到了挑战。
二、基于模块度的社群发现算法模块度是指度量网络中社群被定义的准确程度，它代表了网络中已经形成的群体的紧密程度。
基于模块度的社群发现算法是一类求解网络模块度的方法，它通过最大化整个网络的模块度来找到相对应的社区。
近年来，许多优秀的社群发现算法都基于此。
其中，Louvain算法是一种快速且有效的基于模块度的社群检测算法，它采用贪心策略寻找社群并进行迭代更新，其时间效率几乎能达到最优。
同时，Louvain算法在保证准确性和时间复杂度方面具有很大的优势。
三、基于谱聚类的社群发现算法谱聚类在数据挖掘和机器学习领域中发挥了很大的作用，这种方法可以将高维数据集转换为低维子空间，以便于数据处理和可视化分析。
复杂网络中的社团检测算法性能比较与优化
复杂网络中的社团检测算法性能比较与优化在复杂网络中，社团检测是一项重要的任务，旨在发现网络中具有内在紧密联系的群组。
社团结构的发现对于理解和分析复杂网络的功能和特征至关重要。
随着网络规模和复杂性的不断增长，如何高效准确地检测社团结构成为了研究的关键问题。
本文将对复杂网络中的社团检测算法进行性能比较与优化。
首先，我们将介绍几种常用的社团检测算法，包括谱聚类算法、模块度优化算法和基于模型的算法。
谱聚类算法是一种基于图谱的方法，通过计算网络的特征向量来划分社团结构。
模块度优化算法是一种基于网络连接模式的方法，通过最大化网络的模块度来寻找社团结构。
基于模型的算法则是通过建立统计模型来描述网络中的社团结构。
接下来，我们将对这些算法进行性能比较。
首先是准确性的比较。
准确性是衡量社团检测算法的重要指标，即算法能否准确地划分网络中的社团结构。
我们可以通过比较算法的NMI（归一化互信息）和Rand指数来评估算法的准确性。
此外，我们还可以使用外部指标，如Ground Truth，来评估不同算法的准确性。
其次是算法的复杂性比较。
复杂性主要包括算法的时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度是指算法执行时间与问题规模之间的关系。
空间复杂度是指算法所需的内存空间与问题规模之间的关系。
在实际应用中，需要考虑到算法的效率和可扩展性。
在性能比较的基础上，我们可以根据不同算法的优缺点来进行算法的优化。
对于谱聚类算法，可以考虑使用近似算法来提高计算效率。
对于模块度优化算法，可以考虑结合局部搜索策略来增加算法的收敛速度。
对于基于模型的算法，可以考虑改进模型的参数估计方法以提高算法的准确性。
此外，我们还可以通过对算法进行集成和融合来提高社团检测的性能。
集成方法可以将多个算法的结果进行综合，从而得到更准确的社团结构。
融合方法可以将不同算法的优点进行组合，从而提高算法的鲁棒性和稳定性。
最后，我们将讨论社团检测算法在实际应用中的挑战和未来的研究方向。
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。
复杂网络中的社团发现算法研究
复杂网络中的社团发现算法研究社群是指一个网络系统中相互有联系并有共同特征的节点集合。
在复杂网络中，社群发现算法是一种有助于理解和分析网络结构、挖掘隐藏关系的重要工具。
本文将探讨当前在复杂网络中的社群发现算法研究的最新进展和应用。
社群发现算法是通过识别节点之间的紧密关系和相似性，将网络分为若干相互连接紧密且内部联系紧密的社群。
这些社群可以代表特定的兴趣群体、组织结构或功能模块。
在真实世界的复杂网络中，如社交网络、生物网络、互联网等，社群发现对于发现隐含的社交圈、发现基因调控网络中的功能模块、发现互联网中的关键网页等具有重要意义。
最近，关于复杂网络中的社群发现算法的研究已经取得了重大进展。
不同的算法被开发出来，以应对不同类型的网络和不同的社群结构。
下面将介绍一些常见的社群发现算法。
1. 基于模块度的算法模块度是用来评估社群结构优劣的指标。
基于模块度的算法通过最大化网络内部联系的权重和最小化网络之间联系的权重，从而划分网络中的社群。
其中最著名的算法是Newman-Girvan算法，该算法通过逐步删除网络中的边缘连接来划分社群。
2. 谱聚类算法谱聚类算法是一种基于图论的聚类方法，通过将网络转化为图拉普拉斯矩阵，并应用特征值分解来划分社群。
谱聚类算法具有较强的鲁棒性和可扩展性，适用于大规模网络。
3. 层次聚类算法层次聚类是一种自底向上或自顶向下的聚类方法，通过合并或分割社群来构建层次关系。
层次聚类算法可以视网络为多个细分的子图，在每个层次上划分社群。
这些子图可以按照不同的社群结构进行划分，并且可以通过层次聚类的方法逐步合并。
除了以上列举的算法外，还有很多其他的社群发现算法，如基于密度的算法、基于标签传播的算法等。
这些算法各有特点，适用于不同类型的网络和不同的分析需求。
社群发现算法在许多领域具有广泛的应用。
在社交网络分析中，社群发现算法可以用于识别用户群体和社交圈子，推荐朋友、商品等。
在生物网络中，社群发现算法可以用于发现在基因调控中具有相似功能的基因模块，推动生物学研究。
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MapReduce并行架构的大数据社会网络社团挖掘方法
基于MapReduce并行架构的大数据社会网络社团挖掘方法邓波;张玉超;金松昌;林旺群【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2013(050)0z2【摘要】随着社会网络数据规模的急剧上升,传统的社会网络社团挖掘方法无法有效应对大数据社会网络场景.基于MapReduce并行计算框架,提出了一种针对大数据社会网络的社团挖掘方法.借助于信息压缩理论模型,该方法首先对给定的社会网络进行二进制信息编码,然后按照信息描述长度理论并行计算社会网络中给定编码方案的信息描述长度,从而将社会网络社团并行挖掘问题转化为并行搜索社会网络中最小信息描述长度所对应的编码方案问题.通过采用并行随机迭代方式搜索大数据社会网络编码状态空间中的最佳编码方案,提出的大数据社会网络社团挖据方法具有自动发现最佳社团数量、算法复杂度低、计算精度高和高可扩展性等特点.与同类方法进行实验对比,从算法的计算精度和计算性能两方面验证了所提方法的有效性.【总页数】9页(P187-195)【作者】邓波;张玉超;金松昌;林旺群【作者单位】北京系统工程研究所北京 100101;北京系统工程研究所北京100101;国防科学技术大学计算机学院长沙410073;北京系统工程研究所北京100101【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.基于MapReduce架构的并行矩阵Apriori算法 [J], 谢志明;王鹏2.基于MapReduce并行化计算的大数据聚类算法 [J], 张文杰; 蒋烈辉3.GOP-MRPGA:基于MapReduce大数据计算模型的遗传算子前置并行遗传算法[J], 任刚;狄文辉;郜广兰;王鲜芳;吴长茂;武文佳;赵开新4.GOP-MRPGA:基于MapReduce大数据计算模型的遗传算子前置并行遗传算法[J], 任刚;狄文辉;郜广兰;王鲜芳;吴长茂;武文佳;赵开新5.基于MapReduce框架的一种并行大数据算法的研究 [J], 冯占伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于谱聚类的社团发现算法
值 。模块度用于判定从 网络 的拓扑结构 中得 出的社 团是否具有 实际 网络的社 团结构 。模块度 定义表述 为 ： 假 定把 整个 网络 划分成 ｇ个社 团 ， 构建一个 ｇ× ｇ维 的矩阵 ｂ ＝［ ６ ］ ， 其 中元素 ６ 表示 两个 顶点 ｉ 、 之间的边数 占总边数 中的比例 ， 令ｎ ：∑ｂ
分裂方法（ Ｄ ｉ ｖ ｉ ｓ ｉ ｖ ｅ Ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ） 。图分 割主要 包括 两个 算法 ： 基于 Ｌ ａ ｐ ｌ ａ ｅ ｉ ａ ｎ图特征 值 的谱平 分 法 （ Ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ Ｂ ｉ ｓ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ） 和
Ｋ ｅ ｍｉ ｇ ｈ ａ ｎ—Ｌ ｉ ｎ算 法 ｏ
Ｇ ｉ ｒ ｖ ａ ｎ和 Ｎ ｅ ｗ ｍ ａ ｎ提出了一类优化模块度 Ｑ的算法 ， 其 中主要有极值 优化算法 以及模拟退 火算法等 ， 优化模 块度算 法的
时 间复 杂 度 较 高 。Ｎ ｅ ｗ ｍ ａ ｎ还 利 用 网络 中一 个 新 的 特 征 矩 阵 的 特 征 向量 来 重 新 定 义 了 模 块 度 Ｑ， 我 们 称 这 个 特 征 矩 阵 为 模 块
２ ０ １ ３年 ７月
潍 坊 工 程 职 业 学 院 学 报
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ０Ｆ Ｗ ＥＩ Ｆ ＡＮＧ ＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ Ｖ０ＣＡＴ １ ０ＮＡＬ Ｃ０Ｌ Ｌ ＥＧＥ
Ｖ０ １ ． ２ ６ Ｎｏ ． ４
Ｊ ｕ １ ．２ ０１ ３
Ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ９— ２ ０ ８ ０ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ４ ． ０ ２ ３
效地衡量社 团划分结果 。本文提 出了一种基于谱聚类 的社 团发现算法 。实验结果 表明 ， 通 过与现有 的社 团发现算法 比较 ， 本 文提 出的算法效率更高 ， 而且 在处 理结 构未 知的大型网络 时 ， 得到的结果令人满意。 ２ 基于谱 聚类的社 团发现算法
开源复杂网络分析软件中社团发现算法总结
开源复杂⽹络分析软件中社团发现算法总结复杂⽹络研究中的⼀个重要部分就是社团发现（Community Detection）算法的研究，密歇根⼤学物理学系教授就主要在社团发现⽅⾯做出了很多贡献。
今天简单总结⼀下⼏个开源复杂⽹络分析软件中的社团发现算法：⾸先是，这个软件⾮常好⽤，功能强⼤，清晰。
我也写过多篇⽇志介绍。
遗憾的是NetworkX的社团发现算法很简单，按照的介绍，其主要实现了下⾯这个算法：G. Palla, I. Derényi, I. Farkas, and T. Vicsek, “Uncovering the overlapping community structure of complex networks in nature and society,”Nature, vol. 435, pp. 814-818, 2005.⽽且在运⾏算法的时候需要指定需要输出的社团的最⼩规模，如：c = list(nx.k_clique_communities(G, 4))这样c中包含了所有社团⼤⼩⼤于等于4的所有社团。
其次是，这个软件在很多⽅⾯也很强⼤，例如复杂⽹络可视化等。
但是社团发现算法也⽐较单⼀，打开其界⾯后，点击右侧的“模块化”，就可以使⽤下⾯的算法进⾏分析：V. D. Blondel, J. Guillaume, R. Lambiotte, and E. Lefebvre, “Fast unfolding of communities in large networks,” Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, vol. 2008, p. P10008, 2008.Gephi⽀持相应的模块度（Modularity）的计算，也⽀持社团划分结果的输出。
上⾯两个软件的功能都⽐较单⼀，经过查阅⽂献，我们发现有些论⽂⽤到了这个软件包，这个包⽀持R，C语⾔和Python，如果之前使⽤NetworkX，可以⽆缝地和这个软件整合起来，igraph实现了较多的社团划分算法，可以参考其查找。
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。
复杂网络中社团发现算法的研究
复杂网络中社团发现算法的研究黄蓝会【摘要】基于复杂网络模型,将数据挖掘中的聚类分析方法应用到社团发现中,提出了结合模块度的基于层次聚类的社团发现算法.由层次树得到的社团结构层次清晰,仿真实验证明,利用该算法,当信号传播次数取值为3时社团划分准确度最高.%Based on complex network,clustering analysis method in data mining is applied to the research of community detection.A new measured method for node similarity--node dissimilarity coefficient in multi-subnet composited complex network is proposed.A community detection algorithm in complex network based on hierarchical clustering is proposed.By using this algorithm,community classification derive from the hierarchical tree is very clear.Experiments prove that when the number of signal propagation is 3,high accuracy rate of community classification are received in network.【期刊名称】《微型电脑应用》【年(卷),期】2017(033)010【总页数】2页(P11-12)【关键词】复杂网络;网络聚类;数据挖掘;社团发现【作者】黄蓝会【作者单位】宝鸡文理学院计算机学院,宝鸡721016【正文语种】中文【中图分类】TP311复杂网络是一个涉及数学、统计物理学、计算机科学、生态学、生物学、经济学、社会学、自动控制等众多领域的交叉学科。
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MapReduce的大规模网络社区发现算法
基于MapReduce的大规模网络社区发现算法
王瀚橙;戴海鹏;陈志鹏;陈树森;陈贵海
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2024(51)4
【摘要】社区发现是社会网络挖掘领域的基本问题。
随着海量数据的迅速产生,传统社区发现算法愈发难以处理大规模社会网络。
因此,针对大规模网络设计高效的社区发现算法意义重大。
文中提出了一种基于MapReduce和k中心聚类的新型分布式算法。
首先,该算法提出“朋友圈系数”技术,该技术可更加准确地度量结点间的距离。
其次,该算法提出“两阶段k中心聚类”技术,该技术在选取中心点过程中融入结点中心度启发式信息,可显著优化输出结果的模块度。
最后,该算法提出“以模块度为优化目标的社区融合”技术,该技术能够在无先验知识的前提下自动确定网络中的社区数目。
实验结果表明,所提算法的社区发现结果模块度明显优于最先进的社区发现算法。
例如,相比LPA算法,其将模块度平均提升9.19倍。
【总页数】8页(P11-18)
【作者】王瀚橙;戴海鹏;陈志鹏;陈树森;陈贵海
【作者单位】计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于极大团的大规模网络社区发现算法
2.基于遗传算法的大规模社交网络社区发现算法
3.基于MapReduce框架下的复杂网络社团发现算法
4.基于流式分析的大规模网络重叠社区发现算法
5.一种大规模异质信息网络中的局部社区发现算法
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基于 MapReduce 的二分图社团发现
基于 MapReduce 的二分图社团发现王昊宇;吴斌【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2015(32)6【摘要】Community detection is an important research means in complex networks area.However,with the growth of networks data scale,current algorithms are hard to fit rather large-scale data.In light of such case,we propose a MapReduce-based bipartite graph community detection algorithm.The proposed algorithm can be divided into two phases.The first phase is to map a bipartite graph onto a homogeneous weighted network.The second phase is to use parallel label propagation algorithm to detect the communities in the networks mapped.Experiments have been made on synthetic datasets and real-world datasets,and the proposed algorithm is compared with existing algorithms as well.Experimental result shows that,the proposed algorithm can get quite good result in some of the synthetic networks and real-world datasets,and has big improvement in algorithm efficiency than current algorithms.%社团发现是复杂网络领域的一个重要的研究手段。
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在第一阶段，采取Zeng Zengfeng等人[6]提出的由一种多源消息传递模型的方法来计算每对节点之间的最短路径。在map阶段中输入一个元组，若它的status是i，无需后续操作；若status是a，则改成i，距离加1并将targetid增加到pathinfo中；该元组被送到reduce阶段。通过给在邻接表中的每个点分配targetid即可生成新的元组。这些新生成的元组其status被设置为a，邻接表被设置为空，并且其他元素被设定为那些发送前的元组的状态，。
targetid表示一个目的节点的最短路径且最初设置为sourceid。sourceid表示最短路径源节点且最初设置为targetid。distance表示最短路径的长度，初值为0，每次迭代过程中更新第一阶段的distance值。status表示一个特定的路径的状态。a表示积极的（active）；i表示不积极的（inactive），意味着最短的路径已检测到。weight表示从sourceid到targetid最短路径的数目且最初设置为1。pathinfo表示最短路径经过的节点的列表，初始值为空。adjlist表示targetid中相邻的节点的列表。
2.2 第二阶段：计算边界数
在第二阶段，计算网络中每对节点之间的边界数。在map阶段，整体根据最短路径的sourceid和targerid的数目（即权重）被划分成某条最短路径上的边。在reduce阶段，每个边由每个最短路径的分量相加得到，。
2.3 第三阶段：选择要删除的边缘
在第三阶段，kiter边按边界数选择。kiter是由用户作为调节参数而指定的。在map阶段，不需要进行后续操作。在reduce阶段，边按照边界数的递减顺序排序，并且top-kiter边缘被选定。只要运行一个reducer即可得到一个整体的排序结果，。
2.4 第四阶段：删除边
在第四阶段，把网络中在第三阶段选择的边删除，但在下一次迭代中，一个新的元组集合的生成表明需要重新计算删除边的边界数。注意，如果一个最短路径包含被去除边，边界值就会改变，那么边界数将会发生变化。在map阶段，如果第二阶段分组中的targetid影响到第三阶段边缘的选择，如果删除相应节点来表示新的网络结构，则它的邻接表就会更新，其他的元组在下一次迭代中初始化，。在reduce阶段，在邻接表里的元组都会有一个更新的值，这些元组将作为下一次第一阶段中的输入而提供数据，。可扩展性，经过一次迭代的同时reducer的数量从1变为32，结果。
随着reducer的数量增加到8，所用的时间呈线性减少。对于这些数据集来说，reducer的数量是足够的，过多的reducer就会变得无效。可以看出，CA-HepTh数据集的大小是CA-GrQc数据集的两倍，而图7中的曲线要比图6中的曲线率先变得平缓。
3 性能试验
3.1 数据和环境
采用来自于Stanford Large Network Dataset Collection[7]上的ca-GrQc和ca-HepTH两组数据集，使用Java 1.6.0和Hadoop 1.0.4实现SPB-MRA。在亚巴逊弹性计算（Amazon EC2）利用m1.xlarge进行性能测试。Amazon EC2是由亚马逊公司提供的Web服务，用户可以租用其云电脑运行时所需要的相应系统。
1 背景
1.1 MapReduce和Hadoop[5]
MapReduce并行的方式是一个加工大规模数据的编程模型[2]。用户可以轻松地通过编写map和reduce两个函数实现分布式并行处理的功能。map函数处理数据输入和键值对<key，value>，reduce函数是把具有相同key的value值进行合并后输出。
1.2 GN算法
GN算法是分裂的分层聚类算法，利用边界数[1]的概念。在提出的三种计算边界数的方法中计算最短路径的结果是最好的。边界数是指经过两个节点之间的最短距离的值。由于社团是由一些“组间”边界松散地链接而成的，在不同社团之间所有最短路都必须经过这些“组间”边，这些边连接起来的社团的边界数将会很大，因此，社团可以通过不断检测来排除这些边。从每对节点中最获得最短路径，所以GN算法的代价是非常高的。
为了显示SPA-MRA近似值的精度，在不同的kiter值下测量F-score[8]的值，如表1所示。其中，kiter表示一次迭代中要删除边缘的数量。在表1中，虽然一次性删除40条边F-score值只减少了10%，但是它证明4次提速却只有10%的误差。
4 结论
本文提出了一个并行版本的GN算法即SPB-MRA来支持大规模的网络，并利用MapReduce模型在Hadoop平台上得到了实现。在亚马逊的EC2上进行了实例SPB-MRA性能试验，结果表明，随着reducer数量的增加时间呈线性减少，并且逼近值技术的错误率可以忽略不计。未来的工作是进一步提高SPB-MAR的性能，引入额外的近似技术。
基于MapReduce框架下的复杂网络社团发现算法
摘 要： 随着社会网络数据的增加，社团发现获得来自学术界和工业界的大量关注，是因为它在现实世界中有许多的实际应用。格文-纽曼（Girvan-Newman，GN）是现今最流行的算法之一，但在大型网络上由于需要计算网络中每对节点之间的最短路径而产生了相应的局限性。为此，利用MapReduce模型，提出了一种并行版本的GN算法来支持大规模网络的新方法，称之为最短路径之间的MapReduce算法（Shortest Path Betweenness MapReduce Algorithm，SPB-MRA）。此外，还提出了一个近似技术，进一步加快社区检测过程。在Hadoop上利用开源平台MapReduce框架实现了SPB-MRA算法。结果表明，随着reducer数量的增加时间呈线性减小，并且引入了一种近似技术可以忽略误差。
关键词： Hadoop；MapReduce；社区检测；GN算法；SPB-MRA
0 引言
社会网络服务（SNS网站），如Facebook和Twitter，在实际生活中变得越来越流行。因此分析社会网络数据就成为各领域面对的最重要的问题之一。在这些分析工作中，社会网络数据的社团发现在社会生活中有着实际的应用，因此获得来自学术界和各行业的广泛关注。由格文和纽曼[1]提出格文-纽曼（GN）算法引入边介数的概念，用来衡量中心性和网络中边缘的影响度。虽然GN算法被广泛应用，但当它支持大型网络时，由于需要计算每对节点之间的最短路径而具有局限性，而且节点对的数量也是有限制的。在大数据时代，可用的数据量空前增长，因此，数据分析是一种良好的可扩展方法，可以用来处理大型数据集。MapReduce是一个用于处理大数据集的并行编程模型，分布式聚类算法在MapReduce中可扩展性和易于使用的性质[2-4]而得到广泛的应用，这也是近年来在背后驱动分析大数据的动力。本文提出了一个并行版本的GN算法，即SPB-MRA算法来支持大规模的网络，并且提出了一种近似技术来进一步加快社区检测过程。
2 算法
SPB-MRA经历了4个并行计算的阶段，每个阶段执行自己的map和reduce任务。在每次迭代中，第一阶段会执行多次，而其他阶段只执行一次。运行这4个阶段直到结果的质量不再有所改进。在社团发现中每对节点由7个元素组成的元组构成，元组中包含网络结构（例如邻接表），这时最短路径通过元组获得。