网络社区划分方法及评价
静态和动态网络社区检测与嵌入算法在大规模社交网络中的应用研究
静态和动态网络社区检测与嵌入算法在大规模社交网络中的应用研究第一章：引言社交网络的快速发展使得人们在日常生活中能够更加方便地连接和交流。
随着大规模社交网络的兴起，研究者开始对社交网络进行深入的研究和分析。
其中，网络社区的检测和嵌入是社交网络研究的重要方向。
本文将以静态和动态网络社区检测与嵌入算法的应用研究为主题，介绍其在大规模社交网络中的应用及其价值。
第二章：静态网络社区检测算法静态网络社区检测算法是指将网络中的节点划分为不同的社区，使得社区内的节点之间具有相似的特征和联系。
目前，常用的静态社区检测算法有基于聚类的算法，基于模块化性的算法和基于图划分的算法等。
2.1 基于聚类的算法基于聚类的算法是将网络中的节点分为不同的簇，每个簇代表一个社区。
这类算法常用的方法有谱聚类、k-means算法和DBSCAN算法等。
这些算法通过计算节点之间的相似度或距离，将相似的节点聚集在一起。
2.2 基于模块化性的算法基于模块化性的算法是通过最大化社区内节点的连接强度和最小化社区之间的连接强度，将网络划分为不同的社区。
这类算法常用的方法有GN算法、Louvain算法和模拟退火算法等。
这些算法可以有效地找到网络中的社区结构，提高社交网络的分析效果。
2.3 基于图划分的算法基于图划分的算法是将网络图分割成多个互不重叠的子图，每个子图代表一个社区。
这类算法常用的方法有k-means算法、谱聚类算法和深度学习算法等。
这些算法通过最小化网络中的边界节点数和最大化社区内节点之间的连接强度，实现对社区的检测。
第三章：动态网络社区检测算法动态网络社区检测算法是指在网络拓扑和节点属性发生变化时，实时地检测网络社区的变化。
动态网络社区检测算法在大规模社交网络中具有重要的应用价值。
3.1 基于时间窗口的算法基于时间窗口的算法是将网络的变化划分为多个时间窗口，每个时间窗口内的网络被视为静态网络进行社区检测。
这类算法常用的方法有WindowScan算法和LANMF算法等。
基于LFM算法的改进社区发现算法
基于LFM算法的改进社区发现算法肖永嘉;朱征宇【摘要】由于能够反映网络内部结构,重叠社区划分在各领域有着越来越重要的作用.LFM算法是其中较为流行的一种社区划分方法.但其存在一些缺点,例如在网络变得庞大和复杂的时候,时间消耗会变得巨大.为了解决这一问题,提出核心区域的概念,并藉此对LMF算法进行改进.最后通过实验验证,发现该算法能够减小时间消耗,同时能够得到更为可靠的社区划分.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2017(000)014【总页数】6页(P21-25,48)【关键词】重叠社区划分;LFM;核心区域【作者】肖永嘉;朱征宇【作者单位】重庆大学计算机学院,重庆 400000;重庆大学计算机学院,重庆400000【正文语种】中文由于能够反映网络内部结构，重叠社区划分在各领域有着越来越重要的作用。
LFM算法是其中较为流行的一种社区划分方法。
但其存在一些缺点，例如在网络变得庞大和复杂的时候，时间消耗会变得巨大。
为了解决这一问题，提出核心区域的概念，并藉此对LMF算法进行改进。
最后通过实验验证，发现该算法能够减小时间消耗，同时能够得到更为可靠的社区划分。
重叠社区划分；LFM；核心区域现实世界的很多复杂的相互作用的系统往往被抽象成网络来表示，用来让人们更好地理解复杂系统的全部特性，更好地应对现实的变化。
例如互联网环境下的社交网络、电子商务；流行病传播学中的疾病预防控制过程，生物学网络中蛋白质组织构造等。
随着人们对复杂网络的研究日益深入，社区结构作为复杂网络存在的普遍特征，由于能有效地揭示网络系统中群体的共性规律，是解决复杂系统的基础，又能推进相关应用的发展，已经成为网络研究的一个重要分支。
而重叠社区的发现可以更为准确地理解网络内部的拓扑结构信息，在近些年的研究中得到了越来越多的关注。
社区并没有一个严格意义上的定义，较为广泛接受的是Newman和Gievan提出的“同一社区内的点与点之间的链接更紧密，不同社区之间的点的链接更稀疏[1，2]。
基于边密度的复杂网络社区结构划分方法
第３ ０卷 第 １ ２期 ２ ０ １ ３年 １ ２月
计 算机 应 用与软 件
Ｃｏ ｍｐｕ ｔ ｅ ｒ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｓ ａ ｎ ｄ Ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ
Ｖ０ １ ． ３ ０ Ｎｏ ． １ ２
Ｄｅ ｅ ．２ ０１ ３
基 于 边 密 度 的 复 杂 网络 社 区 结构 划 分 方 法
Ｔ Ｐ ３ ０ １ ． ６
文献标识码
Ｐ ＡＲＴＩ ＴＩ ＯＮ Ｍ ＥＴＨＯ Ｄ ＦｏＲ ＣＯＭ Ｍ ＵＮＩ ＴＹ Ｓ Ｔ ＲＵＣＴＵＲＥ
Ｉ Ｎ ＣｏＭ ＰＬＥＸ ＮＥＴＷ ｏ ＲＫＳ ＢＡＳ ＥＤ ｏＮ ＥＤＧＥ ＤＥＮＳＩ ＴＹ
Ｚ ｈ ｏ ｕ Ｌ ｉ ｎ Ｙ ａ ｎ Ｌ ｉ Ｓ ｈ ｅ ｎ Ｘ ｉ ａ ｎ ｇ ｊ ｕ ｎ
周 林 晏 立 沈项军
（ 江苏大学计算机科 学与通信５ １ ２ 程学院 江苏 镇江 ２ １ ２ ０ １ ３ ）
摘
要
针对基于模块度最优 的社 区结构探 测算法会产生分辨率 限制、 时 间复杂度高等 问题 ， 提 出一种基 于边 密度 的社 区结构探
测算法。该算法不仅可 以对 网络进行社 区结构 的划分 ， 而且 不会 产生分辨率 限制 的问题 ， 算法 的运行复 杂度是 ０ （ ｋ・ ｍ） ， 其 中 ｍ为 网络 中的边数 ， ｋ为 网络 中节 点的最大 节点度 。为 了验证该算法 的正确性和性 能， 与著名 的社 团探测 算法——Ｇ Ｎ算法和 Ｎ Ｆ算法进
动态演化网络中的社区检测与识别
动态演化网络中的社区检测与识别一、引言今天，互联网上的信息量与用户数量不断增长，这使得对网络网络社区和社交网络的研究变得尤为重要。
在许多应用程序中，识别网络社区是一项关键的任务，这包括推荐系统、信息传递和安全性分析。
因此，动态演化网络中的社区检测和识别是一个重要且热门的研究领域。
二、动态演化网络动态演化网络可以定义为一个具有节点和边的集合，并且这些节点和边的状态在时间上是不断变化的。
例如，在社交网络中，节点是用户，边是它们之间的关系，例如好友关系等。
这些关系可能会因时间而变化，例如两个用户之间的关系可能由好友变成仇敌。
因此，动态演化网络可以看作是静态网络的演化，它们能够反映网络内部节点和边的变化。
三、动态社区检测社区检测是指将网络中的节点和边按照它们的相关性划分成不同的集合。
动态社区检测是一个更加复杂的任务，因为节点和边经常变化。
在动态社区检测中，我们需要考虑到网络的演化和变化。
例如，在社交网络中，人们可能会加入或离开社交平台。
此外，已经被列入一个给定的社交圈子的人可能会与其他人形成新的社交关系。
这些变化造成的挑战就是在网络上寻找动态社区并保持该社区的一致性。
四、网络社区的评价方法社区的评价方法又称为评估方法，是用于查检社区检测算法执行效果的一种方法。
以下是一些广泛使用的网络社区的评估方法：1.模块度模块度是衡量社区结构的一个重要指标。
它表示网络的社区中节点间连接的密度与节点之间本来应该连接的密度的比率。
一般认为，模块度值越高，则社区检测算法效果越好。
2.重叠度重叠度是衡量多社区间交叉程度的一种方法。
它可以用于各种多社区检测算法的评估，尤其适合那些仅需要把每个节点划分为少量的社区的算法。
3.外部指标外部指标可以帮助衡量检测结果，它们可以使用与真实社区的比较来评估检测结果的性能。
包括F值、准确率和召回率等。
五、动态网络社区检测算法1.追踪算法追踪算法能够通过追踪节点的变化来有效地识别动态网络中的社区。
louvain团体识别方法
louvain团体识别方法Louvain团体识别方法是一种用于社交网络分析的算法，它能够将网络中的节点划分成不同的社区或团体。
这种方法被广泛应用于社交网络、通信网络和生物网络等领域，可以帮助我们理解网络结构、发现潜在的社区结构以及研究信息传播等重要问题。
Louvain团体识别方法的核心思想是最大化网络内部的连接强度，同时最小化网络之间的连接强度。
在这个过程中，节点会被不断地重新分配到不同的社区中，直到最优的社区结构被找到。
具体来说，Louvain算法的步骤如下：1. 初始化：将每个节点看作一个独立的社区。
2. 第一轮迭代：对于每个节点，计算将其移到相邻社区所带来的模块度增益（即社区内部连接强度与社区之间连接强度的差值），选择增益最大的移动方式，并更新社区划分。
3. 第二轮迭代：将第一轮迭代中的每个社区作为一个新的节点，重新构建网络。
计算每个新节点移动到相邻社区所带来的模块度增益，并选择增益最大的移动方式。
不断重复这个过程，直到社区划分不再改变。
Louvain团体识别方法的优点在于它具有较高的运行效率和良好的可扩展性。
通过将网络划分为多个层次的社区结构，Louvain算法能够在保持较高的划分质量的同时，减少计算复杂度。
这使得它能够处理大规模的网络数据，并在实际应用中取得良好的效果。
除了在社交网络分析中的应用，Louvain团体识别方法还可以用于其他领域的研究。
例如，在生物网络中，它可以帮助我们发现蛋白质相互作用网络中的功能模块，从而理解生物系统的结构和功能。
在交通网络中，它可以用于寻找交通拥堵的瓶颈区域，优化交通流量的分配。
总结来说，Louvain团体识别方法是一种有效的社交网络分析算法，能够帮助我们理解网络结构、发现潜在的社区结构以及研究信息传播等重要问题。
它的优势在于高效的运行速度和良好的可扩展性，使得它能够处理大规模的网络数据，并在不同领域的研究中发挥重要作用。
通过应用Louvain算法，我们可以更好地理解和利用社交网络的特点，为实际应用提供更好的支持。
s区p区d区划分标准
s区p区d区划分标准在中国，s区、p区、d区的划分标准是根据城市的规模和功能来确定的。
这种划分标准主要是根据城市的人口数量、经济发展水平以及城市规划的需求来确定的。
下面将介绍s区、p区、d区的划分标准及其相关参考内容。
1. S区划分标准：S区是城市划分的最小单位，通常是指一个街道或一个社区。
s区的划分主要参考以下内容：- 人口数量：s区的人口一般较少，通常在几千人到几万人之间。
- 功能定位：s区的功能主要涵盖居住、商业和公共服务等基本功能。
- 基础设施：s区的基础设施包括公园、学校、医院、市场等，能够满足居民日常生活和工作的需求。
2. P区划分标准：P区是城市划分的中等单位，通常是指一个片区或一个镇。
p区的划分主要参考以下内容：- 人口数量：p区的人口一般在几万人到几十万人之间。
- 经济发展水平：p区的经济发展水平相对较高，具有一定的产业基础和经济实力。
- 基础设施：p区的基础设施包括商业中心、工业园区、教育设施等，能够满足较大范围内居民和企业的需要。
- 自然资源：p区的划分还考虑了自然资源的分布情况，比如水源、土地利用等。
3. D区划分标准：D区是城市划分的最大单位，通常是指一个区县或一个城市的主要区域。
d区的划分主要参考以下内容：- 人口数量：d区的人口一般在几十万人到几百万人之间。
- 经济规模：d区的经济规模相对较大，具有一定的经济实力和较高的产业发展水平。
- 基础设施：d区的基础设施包括交通网络、商业中心、产业集聚区等，能够满足大范围内居民和企业的需求。
- 行政管理：d区的划分还考虑了行政管理的需要，比如政府机关的分布、行政区划划分等。
总结起来，s区、p区、d区的划分标准主要是根据人口数量、经济发展水平以及城市规划的需求来确定的。
这种划分标准不仅能够有效管理城市的经济、社会和环境资源，也能够提高城市的发展效率和居民的生活质量。
三种经典复杂网络社区结构划分算法研究
（ｒｕ ）或“ ｃ ｓ ｒ” ｇ ｐ ” 团（ｌ ｔ ）构成的。 ｏ ｕｅ 每个群内部的节点之 间的连接相对非常紧密 ， 但是各个群之间的连接相对
来说却 比较稀疏 ， 如图 １ 所示 。 图中的网络包含三个社 团， 分别对应 图中三个 圆圈包 围的部分。 在这些社团内
部， 节点之间的联系非常紧密 ， 而社 团之间的联系就稀
ｕ ｅｕ ｅ ｅｅ ｃ ｏ ｏ ｓｆ ｌｒ ｆｒ ｎ ｅ ｆ ｒ ｃ ｍ
ｕ ｉ ｅｅ ｔ ｎ ａ ｏ ｔ ｍ ｅｅ ｔ ｎ ｉ ｃ ａ ａ ｐｉ ａ ｏ ｓ ｎ ｔ ｄ ｔｃ ｏ ｌ ｒ ｈ ｓｌ ｃｉ ｎ ａ ｔ ｌ ｐ ｌ ｔ ｎ ． ｙ ｉ ｇｉ ｏ ｕ ｃｉ
出现一个更大的 Ｐ 。 值 当交换完毕后 ， 便找到上述交换 过程 中所记录的最大的 Ｐ值。这时对应的社团结构就 认为是该 网络实际的社 团结构。 １２ 基 于 Ｌ ｐａ ｅ图特征 值 的谱二 分法 ． ａ ｌｃ 该算法利用网络结构的 Ｌｐ ｃ 矩 阵中不为 ０的 ａｌ ｅ ａ
Ｇ Ｎ算法是一种分裂方法［ ８ １ 。其基本思想是不 断的
现实生活 中、 交通运输 网、 计算机 网等。网络模型 是描述这些 复杂系统的最 有效模型 。通过对现实系 统 网络模型 的研究 ，人们 发现许多现实系统 的网络 模型是介 于完全规则 和完 全随机之间 的。由于这种
网络是 真实 复杂系统的拓扑抽象 ，因此它被称为复 杂 网络 。
每一 列 的和 均为 ０ 因 而 ， ， 向量 Ｉ（ ， ，， ，） Ｌ相 ＝ １１ｌ… １ 是
２ 三种算 法的对 比分析
从上述三种算 法 的过程来 看 ，ａｌ ｅ图特 征值 Ｌｐ ｃ ａ 谱二分法 ， ｅ ｇａ— ｉ 算法 和 Ｇ Ｋ ｍｉ ｎ Ｌ ｈ ｎ Ｎ算法计算 简洁 ， 都易于程序实现。 ｅ ｇａ— ｉ 算法的时间复杂度相 Ｋ ｍｉ ｎ Ｌ ｈ ｎ 对于其他两种算法较小些 ， 但该算法对 网络中社 区划 分 的准确度不 高 ，适用于小规模 网络社 区划 分 。而
网络社区划分方法及评价
网络社区划分方法及评价【摘要】网络社区结构是社会网络最普遍和最重要的拓扑属性之一，其特点是，同一社区内的节点连接密集，不同社区间的节点连接稀疏。
揭示网络社区结构对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预测其行为都具有十分重要的理论意义，在社会网、生物网和万维网中具有广泛应用。
本文主要从网络社区划分的起源、常见的社区划分方法及社区评价准则等三个方面介绍网络社区划分研究的相关工作。
【关键词】复杂网络；网络社区；社区划分；社会网络分析；社区的评价；局部社区划分0.引言网络科学将系统内部的各个元素作为节点，元素之间的关系视为连接，那么系统就构成了一个具有复杂连接关系的网络。
然而，近几年的实证研究表明，这些看似毫不相干的且形态各异的真实系统的拓扑抽象都具有某些共同的拓扑性质，如小世界与无标度特性等等。
由于它们所表现出来的拓扑性质与随机网络、规则网络等有着天壤之别，且节点众多，因此被称为复杂网络。
目前，复杂网络成为技术、生物乃至社会各类复杂系统的非常一般的抽象方法与描述骨架，相关研究成为重要的学科交叉研究前沿。
所谓社区(community)即指网络的内聚子图，其基本特征表现为子图内部链接丰富，不同子图之间连接相对稀少。
1.常见网络社区划分方法1.1基于优化思想的算法基于优化思想的算法将复杂网络社区划分转化为优化问题，通过最优化预定义的目标函数来计算复杂网络的社区结构。
比如K-L算法、谱平分法、随机游走(Random Walks)算法和派系过滤(CMP)算法等。
这些算法的突出优点是速度比较快，效率显著。
但是缺点也很突出，这一类算法都需要知道网络社区的数目，甚至KL算法还需要知道每个社区中各有多少节点，才能正确划分。
这显然不适于网络未知社区的探索。
1.2社会网络分析方法源于社会网络分析中寻找社区结构的传统算法，主要基于分级聚类思想，按照各个节点之间连接的相似性或者强度，把网络自然地划分为各个子群。
其具体实现方式又有两种：其一是往网络中添加边，即凝聚方法(agglomerative method)；其二是又从网络中移除边，即分裂方法(divisive method)。
智慧城市建筑及居住区第2部分智慧社区评价
智慧城市建筑及居住区第2部分智慧社区评价征求意见稿目次前言 (II)1 范围 (3)2 规范性引用文件 (3)3 术语和定义 (3)4 缩略语 (4)5 基本规定 (4)6 基础设施 (5)7 综合信息服务平台 (7)8 社区服务 (9)9 社区管理 (12)10 特色创新 (13)前言本文件按照GB/T 1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。
本文件由中华人民共和国住房和城乡建设部提出。
本文件由全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会（SAC/TC 426）归口。
本文件起草单位：本文件主要起草人：智慧城市建筑及居住区第2部分：智慧社区评价1 范围本文件规定了智慧社区评价的术语和定义、评价指标与等级划分。
本文件适用于新建、改建、扩建的智慧社区评价和认定。
2 规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 21741 住宅小区安全防范系统通用技术要求GB/T 22239 信息安全技术网络安全等级保护基本要求GB/T 28181 公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求GB/T 28649 机动车号牌自动识别系统GB/T 28827.1 信息技术服务运行维护第1部分：通用要求GB/T 29245 信息安全技术政府部门信息安全管理基本要求GB 35114 公共安全视频监控联网信息安全技术要求GB 50016 建筑设计防火规范GB 50116 火灾自动报警系统设计规范GB 50314 智能建筑设计标准GB 50394 入侵报警系统工程设计规范GB 50396 出入口控制系统工程设计规范GB 55024建筑电气与智能化通用规范GB 55029 安全防范工程通用规范3 术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
社区分析概述
武汉大学 计算机学院 余伟
2010年9月19日
WCA 目录 Contents
1 2 3 4 5
社区介绍
背景技术
话题研究
用户研究
主要技术
WCA 社区介绍
随着Web社区的蓬勃发展，互联网正逐步跨入社区时代。 Web社区的开放性、互动性和共享性深得广大网民的喜爱， 成为网民表达自己思想、获取信息、互相交流、以及建立社 交圈子的主要平台。以论坛BBS、博客（Blog）、个人空间、 交友网站、社区门户网、社区搜索、社区营销等社区应用已 经超过即时通讯，成为仅次于搜索引擎的互联网第二大应用。 Web社区又称为虚拟社区、在线社区等。 社区是指一群在Web网络中，通过某些主题展开交流，形 成某种程度的认识、分享某种程度的知识和信息、并交互之 间进行情感交流和关怀，从而所形成的团体。 社区由三个主体组成：社区站点(Community Sites)，主题 (Themes)和用户(Users)
传统话题排序方法：相关度、点击数、评论数排序 缺点：通过相关度进行排序不能准确量化的进行排序 话题的排序要遵循四项原则： 可度量、客观、全面、可扩展。 对话题建立一排序特征模型。该特征模型反应了话题中的一些 特征信息，这些特征信息是评判话题优劣的重要指标。选择话 题特征的依据是：(1)能量化；(2)具有普遍性；(3)能在某一方面 上反映话题的热门程度。
相似度计算和表示模型关系密切，需要结合模型本身特点并充分利用表示模型的内 容。
向量模型为每个文档都建立等长向量表示。向量间相似度是相同维度特征相似度的
总和，计算方法有很多种，如Okapi公式、clarity、Hellinger、Tanimoto、 WeightSum等，其中余弦相似度最常用，也最有效。
社区类型分析报告
社区类型分析报告引言社区是指一群人在特定地域范围内生活、工作、交流的聚集体，社区的类型多种多样。
了解社区的类型对于了解社会结构、社会关系以及社会发展具有重要的意义。
本报告将对社区类型进行分析，以便更好地理解社区的特点和功能。
方法在本次研究中，我们采用了多种方法来分析社区类型。
首先，我们进行了大规模的问卷调查，以了解社区居民的居住情况、社交网络、活动参与等信息。
同时，我们还收集了社区规划和发展的相关资料，并对社区内部的场所、设施和服务进行了考察。
结果社区类型的划分根据社区的规模、功能和特征，我们将社区分为以下几种类型：1.住宅社区：主要由居民住宅组成，居民生活为主要活动。
2.商业社区：主要以商业设施和服务为主，吸引了大量的购物和娱乐活动。
3.工业社区：以工厂、仓库和物流设施为主，工作和生产活动为主要特征。
4.文化社区：以博物馆、图书馆、剧院等文化设施为主，文化和艺术活动为主要内容。
5.教育社区：以学校、大学和培训机构为主，教育和学习活动为主要特点。
6.农村社区：主要以农业生产和农村居民生活为主。
社区类型的特点不同类型的社区具有各自的特点和功能。
住宅社区•人口较为稳定，邻里之间有较密切的联系。
•提供居民日常生活所需的基础设施和服务，如公园、超市等。
•以邻里互助和共同生活为核心，促进居民之间的交流和合作。
商业社区•商业设施和服务丰富，吸引了大量的顾客和游客。
•提供购物、娱乐、餐饮等多种消费活动。
•经济发展较为繁荣，有较高的商业活动密度。
工业社区•主要以工厂和物流设施为主要特征。
•提供就业机会，吸引了大量的劳动力。
•与工业生产相关的配套设施和服务较为丰富。
文化社区•拥有各种文化和艺术设施，为居民提供文化娱乐活动。
•组织各种艺术表演、展览和文化交流活动。
•培养和传承当地的历史文化和艺术传统。
教育社区•提供各类教育和学习机会，如学校、大学和培训机构。
•吸引了学生和学者，促进了知识和技能的传播。
•与教育相关的配套设施和服务丰富。
大规模社交网络的社区发现算法设计与分析
大规模社交网络的社区发现算法设计与分析随着互联网的快速发展，社交网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
随着用户数量的不断增加，构建一个高效且准确的社区发现算法变得尤为重要。
本文将介绍大规模社交网络的社区发现算法的设计与分析，旨在解释如何有效划分社交网络中的社区群体。
1. 引言社交网络的社区发现旨在将网络中相似性较高的节点划分为一个个社区，以便于研究者和企业根据社区结构进行精准的推荐、营销和分析等工作。
社区发现的算法设计既需要考虑算法的效率，又需要确保结果的准确性和可解释性。
2. 社区划分方法在大规模社交网络中，社区划分的方法可以分为两大类：基于图的算法和基于模型的算法。
2.1 基于图的算法基于图的算法通过分析网络中节点之间的连接关系，将相似性较高的节点划分为一个社区。
2.1.1 Girvan-Newman算法Girvan-Newman算法是一种基于边界介数的图划分算法。
该算法逐步移除社交网络中的边，直到网络中的社区断开为止。
算法通过计算边的边界介数，从而确定哪些边对社区划分最为重要，从而划分社区。
2.1.2 Modularity优化算法Modularity优化算法是一种基于模块度的图划分算法。
模块度是衡量网络社区结构的重要指标，该算法通过最大化网络的模块度来划分社区。
通过在社区划分过程中调整节点的归属，从而优化模块度。
2.2 基于模型的算法基于模型的社区划分算法主要将社交网络建模为概率图模型，然后通过参数估计的方法，计算每个节点属于每个社区的概率。
2.2.1 LDA模型LDA模型是一种基于概率图模型的社区划分算法。
该算法将社交网络建模为一个隐含主题模型，通过对每个节点的主题进行推断，从而划分节点的社区。
2.2.2 随机游走模型随机游走模型是一种基于随机游走的社区划分算法。
该算法通过定义节点的随机游走过程，然后计算每个节点属于每个社区的概率。
最终将具有最高概率的节点划分到相应的社区中。
3. 算法分析在设计大规模社交网络的社区发现算法时，需要考虑算法的效率、准确性和可解释性。
基于拓扑势的网络社区结点重要度排序算法
特征 用 以区分 ． 似 地 ， 子 图 的结 点之 间也存 在 类 一个
哈
尔
滨
工
程
大
学
学
报
第３ ３卷
难 以 区分 的问题 ． 概括地 说 ， 经典方 法 的划分 结果存
在难 于 理解 的 问题 ．
日 ）： （ 一∑
ｐ ｒａ ｃ －ｏｔ ｇａｇ ｒ ｈ ｆｃ ｍｍｕ ｉ ｏ ｅ ａ ｒｐ ｓｄｂ ｓ ｄｏ ｈ ｅ ｒ ｆｔｅｔｐ ｌｇｃ ｌ ｏｅ ｔ ｌ ｆ ｕ－ ｏｔｎ ｅ－ ｒ ｎ ｌｏ ｔ ｍ ｏ ｏ ｓ ｉ ｉ ｎｔ ｎ ｄ ｓｗ ｓｐｏ ｏ ｅ ａｅ ｎｔｅｔ ｏｙｏ ｏｏ ｉａ ｔｎｉ ｎ ・ ｙ ｈ ｈ ｏ ｐ ａ ｏａ
ｍｅ ｇ ｄ ｉ ｔ ｎ ｌｓ ｒ ｎ ． Ｅ ｐ ｒ ｎ ｓ ｓ ｏ ｈ ｔｔｉ ｒ ｐ ｓ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｎ ｔｏ ｌ ｏ ｖ ｓｔ ｅ ｐ ｏ ｌｍｓｉ ｅｃ ａ — ｒ ｅ ｎ ｏ ａ ｆ ａ ｏ ｉ ｇ ｉ ｔ ｘ ｅ ｉ ｔ ｈ ｗ ｔ ａ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ｌｏ ｉ ｍ ｏ ｎｙ ｓ ｌｅ ｈ ｒ ｂ ｅ ｎ ｔ ｌｓ ｍｅ ｈ ｔ ｈ
ｂｏ ｎｄ ｒ ｏ ｅ ｅ ｐ ｃ ｉｅ ｙ ａ ｃ ｒ ｎ ｏ ｈ ｉ ｕ ｎｔ ｅ ｍｐ ｒａ ｃ ． Ｔ ｅ ｕ ａ ｎ ｄ ｓ ｒ ｓ ｅ ｔｖ ｌ ｃ ｏ ｄｉｇ ｔ ｔｅ ｒ ｑ ａ ｉ ｄ ｉ ｏ ｎ ｅ ｙ ｉ ｆ ｔ ｈ ｎ，ｔ ｅ ｒ ｓ ｌｓ ｏ ｈ ｗｏ ｏ ｉ ｇ ｒ ｈ ｅ ｕ ｔ ｆｔ ｅ ｔ ｓ ｒ ｎ ｓ ｗｅ ｅ ｔ
对 它 的重 要性 进行 量化 表征 ． 目前 ， 已存在 一些 可对
（ｉ 一 ）＝ １
社交网络中的网络社区发现与分析
社交网络中的网络社区发现与分析随着互联网的飞速发展，社交网络成为了人们生活中不可或缺的一部分。
人们通过社交网络与朋友分享生活、交流观点、获取信息等等。
然而，社交网络中庞大的用户数量和复杂的关系网使得人们很难从中获得真正有价值的信息。
如何发现和分析社交网络中的网络社区，对于人们更好地利用社交网络来获取信息至关重要。
网络社区发现是指在社交网络中，通过分析用户之间的交互行为，找出具有相似兴趣或相似行为的用户群体。
这些用户群体在网络中形成了紧密的连接，构成了一个网络社区。
通过发现这些社区，我们可以更好地了解用户之间的联系和用户群体的行为特征。
网络社区发现的方法有很多，下面介绍一些常用的方法。
一、图论方法图论方法是一种常见且有效的网络社区发现方法。
这种方法将社交网络看作是由节点和边构成的图，节点代表用户，边代表用户之间的关系。
通过对网络图进行分析，可以找出具有高度连接性的节点，这些节点代表了一个网络社区。
具体的算法有谱聚类、模块度优化等。
二、基于标签的方法基于标签的方法是通过分析用户在社交网络中的行为和兴趣标签，将具有相似行为和兴趣标签的用户划分为一个社区。
这种方法可以更加准确地刻画用户的兴趣和行为特征，并找出具有相似特征的用户群体。
具体的算法有K-means聚类、基于TF-IDF的文本分析等。
三、混合方法混合方法是将图论方法和基于标签的方法结合起来，利用两种方法的优势来进行网络社区发现。
这种方法不仅考虑了用户之间的连接关系，还考虑了用户的行为和兴趣标签。
通过综合考虑这些因素，可以得到更全面和准确的网络社区划分结果。
除了发现社交网络中的网络社区，对社区进行深入分析也是非常重要的。
通过对网络社区的分析，可以了解社区的特征、用户行为的规律以及社区的影响力等。
下面介绍一些社区分析的方法。
一、中心性分析中心性分析是通过计算社区中的节点在整个网络中的重要性来评估社区的影响力。
节点的中心性可以通过不同的指标来度量，如度中心性、接近度中心性和介数中心性等。
复杂网络社区结构划分方法
复杂网络社区结构划分方法已有 3661 次阅读2009-4-30 08:38|个人分类:科研笔记|系统分类:科研笔记|关键词:网络，系统，复杂网络，社区结构，聚类，划分方法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，即社区结构。
也就是说，整个网络是由若干个“社区”或“组”构成的。
每个社区内部的结点间的连接相对非常紧密，但是各个社区之间的连接相对来说却比较稀疏[1][2]。
揭示网络的社区结构，对于深入了解网络结构与分析网络特性是很重要的。
如社会网络中的社区代表根据兴趣和背景而形成的真实的社会团体；引文网络中的社区代表针对同一主题的相关论文；万维网中的社区就是讨论相关主题的若干网站[3]；而生物化学网络或者电子电路中的网络社区可以是某一类功能单元[4][5]。
发现这些网络中的社区有助于我们更加有效的理解和开发这些网络。
在复杂网络社区结构划分的研究中，社区结构划分算法所要划分的网络大致可分为两类，一类是比较常见的网络，即仅包含正联系的网络(网络中边的权值为正实数)；另一类是符号社会网络，即网络中既包含正向联系的边，也包含负向联系的边。
因此划分网络中社区结构的算法相应分为两大类，而对于第一类网络又提出了许多不同的社区结构划分算法，划分第一类网络社区的传统算法可分为两大类，第一类是基于图论的算法，比如K-L算法[6]、谱平分法[7][8]、随机游走算法[9]和派系过滤算法[10][11]等；第二类是层次聚类算法，比如基于相似度度量的凝聚算法[2]和基于边介数度量的分裂算法[1][12][13]等。
最近几年从其他不同的角度又提出了许多划分第一类网络社区结构的算法，大致可划分如下：基于电阻网络性质的算法[14]、基于信息论的算法[15]、基于PCA的算法[16]和最大化模块度[17]的算法[18-23]等。
对于符号网络，Doreian和Mrvar提出了一种利用局部搜索划分符号网络社区结构的算法[24]，且Bo Yang等提出一种基于代理的启发式划分符号网络社区结构的算法(FEC)[25]。
网络化社区健康教育的构想及其评价
最近 就这 一构想进行 了百人调 查 ， 中对 利用信 息 网络 技术 其 进行 社区健康教育持赞 同意见 的 达 ９ ．％， ３０ 持反 对 意见的 没 有， 而表示 没有经 济能力利用 或没 有时问利 用 的仅 占 ７０ ．％。
ｌ 对传统社 区健康教育服 务方式的效果认识 达 到二 者之 闻 的充分 交 流而不 受 施教 时 间、 点 的限 制 ＝ 地
传统社 区健康教育 工作太 多采取 面对 面的方式 ， 由健 康 教育者同社 区居 民进行 当面交流 ， 进行社 区诊 断 ， 确定主要 的 健康问题 。这种社 区健康教育 工作方式 便于直接确定 目标 人 群 明确 目标与指标 ， 制定相 应 的教育 策略 ， 并 以及监测 与 评 价方案 。但其需要投人 的人 力也 比较 多 ， 在社 区健康 教 育 且 中大 多保证 不了时问 ， 尤其针对那 些在职 的中 、 青年 及正 处 在青 春期 的青 少年进行施 教 ， 时问更是难 保 证 ， 采取 面对 面 的健康教育很 难取得预期 效果 。据 调查 统计资料 表 明 ， 在进 行传 统的面对 面健康 教育 时 ， 只有老 年人 能够充分 得到健 康 教育 者 居 多 ， 占受 教 育 者 的 ７ ． ％， 少 年 比例 只 占 约 ２４ 青 １ ．％左右 ， ０Ｏ 中青年所 占 比例更少 。究其原 因 ， 主要 因为传 统 的社 区健康 教育方式 ， 虽然保 持着其直接到户的特点 ， 在社 但 区健 康教育 服务过程 中， 大部 分是 在身体 患上 了某 种疾病 才 被动地接受 有关健康知识 方面 的教育 ， 能够主 动接 受进 行疾 病预防者并 不多 ， 能够有专 门的时间接受健康教育服务 的中 、 青年更是寥 寥无几 ， 达到 以个 人为 中心 ， 以家庭 为单位 ， 以社 区为范围开展个体化 、 连续性 、 综合性服务社 区健康教育 的时 问、 地点 、 质量要求更是很难做 到。这往网络化社 区健康教 育则 突破 了这一点限制 ， 只要 受
推进 社区分设工作总结
推进社区分设工作总结推进社区分设工作总结。
近年来，社区分设工作在我国得到了迅速发展和推进。
社区分设工作是指将社区按照不同的功能和特点进行划分，然后分别进行管理和服务的一种工作模式。
这种工作模式能够更好地满足社区居民的不同需求，提高社区管理和服务的质量，增强社区的凝聚力和活力。
在推进社区分设工作的过程中，我们取得了一些成绩，也遇到了一些困难和问题。
在总结过去的工作经验的基础上，我们认为应该继续加强社区分设工作，不断完善和提升社区管理和服务水平。
首先，我们应该加强对社区分设工作的宣传和推广。
社区分设工作是一项新的管理模式，很多社区居民和工作人员对其认识和了解还不够深入。
因此，我们需要通过各种渠道和方式，向社区居民和工作人员宣传和推广社区分设工作的意义和作用，增强他们的认同感和参与度。
其次，我们应该加强对社区分设工作的规划和设计。
社区分设工作需要根据不同社区的实际情况和需求进行具体的规划和设计，不能一刀切。
因此，我们需要深入了解每个社区的特点和需求，制定符合实际情况的分设方案，确保社区分设工作能够真正满足社区居民的需求。
最后，我们应该加强对社区分设工作的监督和评估。
社区分设工作需要不断进行监督和评估，及时发现和解决存在的问题和困难。
只有通过不断的监督和评估，才能不断完善和提升社区分设工作的水平，为社区居民提供更好的管理和服务。
总之，推进社区分设工作是一项长期而艰巨的任务，需要我们不断努力和探索。
只有通过不懈的努力，才能够实现社区分设工作的目标，为社区居民提供更好的管理和服务。
希望在未来的工作中，我们能够继续加强社区分设工作，不断提升社区管理和服务水平，为社区居民营造更加美好的生活环境。
基于网络社区划分的链路预测算法改进与研究
基于网络社区划分的链路预测算法改进与研究
李明东;辛政华;姜飞;崔琳;张守震;张海宁
【期刊名称】《兰州文理学院学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(36)4
【摘要】为了解决经典算法预测中命中率不稳定、效率低等问题,提出基于网络社区划分的链路预测算法.首先,对网络社区的链路进行划分,优化预测算法,分析网络化分的具体形式,得出网络社区划分的方法步骤.其次,为了分析网络社区的特征对链路预测算法的影响,对社区相关性特性进行预测挖掘,并通过规则推理构建预测模型.最后,进行了基于网络社区划分的链路预测算法实验,验证算法的实际效果.
【总页数】4页(P71-74)
【作者】李明东;辛政华;姜飞;崔琳;张守震;张海宁
【作者单位】宿州学院信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于划分社区和差分共邻节点贡献的链路预测
2.基于改进的PSO算法的网络社区划分方法
3.基于子图演化与改进蚁群优化算法的社交网络链路预测方法
4.基于改进AdaBoost算法的复杂网络链路预测
5.基于链路结构和转发行为的微博社交网络重叠社区划分方法
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网络社区划分方法及评价
【摘要】网络社区结构是社会网络最普遍和最重要的拓扑属性之一，其特点是，同一社区内的节点连接密集，不同社区间的节点连接稀疏。
揭示网络社区结构对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预测其行为都具有十分重要的理论意义，在社会网、生物网和万维网中具有广泛应用。
本文主要从网络社区划分的起源、常见的社区划分方法及社区评价准则等三个方面介绍网络社区划分研究的相关工作。
【关键词】复杂网络；网络社区；社区划分；社会网络分析；社区的评价；局部社区划分
0.引言
网络科学将系统内部的各个元素作为节点，元素之间的关系视为连接，那么系统就构成了一个具有复杂连接关系的网络。
然而，近几年的实证研究表明，这些看似毫不相干的且形态各异的真实系统的拓扑抽象都具有某些共同的拓扑性质，如小世界与无标度特性等等。
由于它们所表现出来的拓扑性质与随机网络、规则网络等有着天壤之别，且节点众多，因此被称为复杂网络。
目前，复杂网络成为技术、生物乃至社会各类复杂系统的非常一般的抽象方法与描述骨架，相关研究成为重要的学科交叉研究前沿。
所谓社区(community)即指网络的内聚子图，其基本特征表现为子图内部链接丰富，不同子图之间连接相对稀少。
1.常见网络社区划分方法
1.1基于优化思想的算法
基于优化思想的算法将复杂网络社区划分转化为优化问题，通过最优化预定义的目标函数来计算复杂网络的社区结构。
比如K-L算法、谱平分法、随机游走(Random Walks)算法和派系过滤(CMP)算法等。
这些算法的突出优点是速度比较快，效率显著。
但是缺点也很突出，这一类算法都需要知道网络社区的数目，甚至KL算法还需要知道每个社区中各有多少节点，才能正确划分。
这显然不适于网络未知社区的探索。
1.2社会网络分析方法
源于社会网络分析中寻找社区结构的传统算法，主要基于分级聚类思想，按照各个节点之间连接的相似性或者强度，把网络自然地划分为各个子群。
其具体实现方式又有两种：其一是往网络中添加边，即凝聚方法(agglomerative method)；其二是又从网络中移除边，即分裂方法(divisive method)。
凝聚方法的基本思想是基于网络中节点某种相似性分层进行聚类的。
初始时，每个节点为一个社区，然
后从相似性最高的节点对开始，往一个节点数为n而边的数目为0的原始空网络中添加边。
这个过程可以中止于任何一点，此时这个网络的组成就认为是若干个社团。
节点间的相似度，由网络拓扑结构决定，如快速FN算法中采用基于模块度的相似度；还有基于随机行走相似度；基于结构等价性的相似度,；基于边独立路径数的相似度；基于节点聚类中心度(clustering centrality)的相似度。
相反地，在分裂算法中，一般是从所关注的整个网络着手，试图找到已连接的相似性最低的节点对，然后删除它们的连接。
重复这个过程，就逐步把整个网络分成越来越小的各个部分，直到每个节点均为一个独立的社区。
同样地，可以在任何情况下中止，并且把此状态下的网络看作若干网络社团的集合。
最著名的GN算法就是以不断删除网络中边介数最大的连接，来逐步划分社区的。
GN算法准确度比以往的算法要高，但是，由于要不断计算边介数，其效率比较低。
因此，出现了一些改进型的GN算法和新算法，比如：Tyler等提出的采用节点集的GN算法；Radicchi等人提出的自包含GN算法(self-contained GN algorithm)和基于边聚类系数的快速分裂算法；基于相异性指数(dissimilarity index)的算法；基于信息中心度(information centrality)的算法；以及多种极值优化(extremal optimization, EO)算法。
2.网络社区社区发现方法的评价
如此众多的社区发现算法，如何评价算法的性能就成为一个问题。
这里涉及三个方面。
第一个方面是网络社区的定义。
最初，Newman等人对于网络社区，都只是给出一个定性的解释，并没有做出一个精确的定义。
直到Radicchi等在00年首次明确量化定义了强社区(strong community)结构和弱社区(weak community)结构。
第二个方面是网络社区结构的评价标准，比如，分多少个社区比较合适？那种社区划分方案更合理？对此，Newman等给出了一个模块度(modularity)评价指标；此后，Aaron Clauset等针对局部社区挖掘问题，又进一步给出了局部模块度(local modularity)概念；针对权重网络,00年Fan等人定义了含权模块度。
最后一个方面就是测试基准网络。
不同算法的性能只有在相同的条件下才有可比性，因此选择合适的基准网络，就显得十分重要了。
其中最有代表性的就是Girvan和Newman于00年提出的GN基准网络，模型有四个参数RN(C,N,k,pin)，其中C为社区数目，N为每个社区的节点数目，k为节点的平均度，pin为社区内部链接比例；在此基础上，Fan等人设计了一个加权的GN基准网络；真实网络中的社区规模往往是不相等的，因此，Brandes等人提出了一个社区规模服从高斯分布的基准网络模型；进一步来说，真实世界网络的社区规模一般服从幂律分布,，因此，00年Bagrow基于BA模型生成的初始网络，随机分为几个社区，在不同两个社区间选择一对边，引入重连接机制，从而可以生成一个新的基准网络，该方法随着重连接次数的增大，社区结构愈加显著。
同年，Andrea Lancichinetti 等进一步设计了一个社区数目和社区规模都呈幂律分布的LFR基准网络模型，00年有进一步扩展到具有重叠社区的有向加权网络。
3.结论与展望
复杂网络的核心研究内容是揭示复杂网络功能和结构之间的内在联系。
目前主要的一些社区发现算法如谱分析方法, 、著名的GN算法及其改进、MFC(maximum flow community)算法、HITS(hyperlink induced topic search)算法和派系过滤(CPM, clique percolation method)算法等大都是基于网络全局信息进行社区划分的。
尽管KL(Kernighan-Lin)算法,、FN(Fast Newman)算法和GA(Guimera-Amaral)算法等是基于局部搜索的方法实现的，但是仍需要在不同分簇间进行节点交换或分解合并，所以，其依赖的仍是网络全局信息。
一方面，随着信息技术的迅速发展，映射和探索大规模社会和通信网络的结构，揭示与理解人类社会通信模式与演化规律，已经成为社会网研究的一个重要内容，借助高性能计算机，构建0规模以上的网络模型已不足为奇。
因此随着网络规模的日益扩大，依赖全局信息进行网络社区的探索和划分无疑是一个巨大的挑战。
另一方面，社区结构本身所体现的是网络的一种局域化特征，理论上应该可以利用局部信息进行社区的划分和提取。
因此，利用局部信息进行社区划分和搜索局部网络社区将是一个值得进一步探索的研究方向。
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