基于谱方法的复杂网络中社团结构的模块度_张聪

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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

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)。

模块密度谱分的网络社团发现方法

模块密度谱分的网络社团发现方法
2. The S ho fCo p e ,X i n U ni c olo m ut r ’ a v.ofSce c nd Te h., Xia 71 05 in e a c ’n 0 4,Chia) n
Ab t a t sr c : To de e t t o m uniy s r t r n om p e et o ks fe tv l t od a iy d nst tc he c m t tuc u e i c l x n w r e fc i ey, he m ulrt e iy f nc i ( vaue i ptm ie heop i iig p o e s h u ton D l ) s o i z d by t tm zn r c s , ow heop i ia in o heD un ton c n be t tm z to ft f c i a
化. 过模 块 密度 函 数 的优 化进 程 , 证 了模块 密度 函 数被 优 化框 定 到 广 阔 的谱 分 聚 类 方 法 中的 矩 阵松 通 论
散 最 大化 , 并且 提 出 了一 种 新 的谱 分 算 法. 算 法 允 许 自动 选 择 最 优 的 社 团结 构 数 日. 经 典 的 计 算 机 该 在 产 生 的随 机 网络 及 真 实 世 界 网络 中检 验 了该 算 法. 别 地 , 网 络 中社 团 结 构 变得 模 糊 时 , 验 结 果 显 特 当 实
s e ta cu trn a e nmo ua i ( p crl lseig b s do d lrt Q)b sn lsi c mp trg n r td n t r s a d a ra y y u ig aca s o ue e e ae ewo k n e l c

基于加权网络模块强度的社团划分

基于加权网络模块强度的社团划分

的生物 系统 、 循 环系 统 , 人类社 会 中 的电力 系统 、 通信 系统 等
等 。这 些看上去各 不相 同的系 统实 际上 有很 多 相似 之处 … , 为了进一步揭示这些 系统 之间 的共 同特性 和处 理它们 的普 适 方法, 图论理论将 它们 抽象成 只有点 和边构 成 的网络 , 其 中点
代 表系统 中的个体 , 边 代表个体之间 的某种关 系。现实 系统 中
增益值 Q, 定义为社 团内部 的边 数减 去社 团之间 的边数 , 然后
0 引言
世界 由许许多多 的 自然 系统和人工系统构成 , 如 自然界 中
寻找使 Q值最大的划分方法 。 b ) 基于 L a p l a c e图特 征值 的谱 平分 法 J 。其理 论基 础 是 L a p l a c e矩阵的不 为零 的特征 值所 对 应 的特 征 向量 的各 元 素 中, 同一个社团 内的节点对应 的元素是 近似相 等的。 C ) 分级 聚类 。它是寻找社会 网络 中社 团结 构 的一 类传 统 算法 , 可 以分为凝聚算 法 和分裂算 法 两类 。凝聚 算法 的 基本思想是用某 种方 法计 算出各节点对之间的相似性 , 然后从
王 秀凤பைடு நூலகம்,马英 红
( 山 东师 范大 学 管理 科 学与 工程 学院 , 济南 2 5 0 0 1 4 )
摘 要 :为 了更好 地将社 交网络 中的社 团结构识 别 出来 , 努 力 实现社 团 结构 的 自然 划 分 , 在 对模 块 度 参数 重 新
定 义 的基 础上 , 提 出 了一种基 于加 权 网络模 块 强度 的社 团划 分 算 法。该 算 法 的 复杂 性较 低 , 能有 效 地 完成 加 权
复 杂 网络 的社 团划分 。实验 的模拟 和仿 真证 实了算法 的可行 性 和有效 性 。 关 键词 :复 杂 系统 ; 社 团划分 ;社 交 网络 ; 模 块 强度 中图分类 号 :T P 1 8 1 ; T P 3 9 1 文献 标志码 :A 文 章编 号 :1 0 0 1 — 3 6 9 5 ( 2 0 1 3 ) 0 3 — 0 6 9 5 — 0 4

大规模复杂网络中的社团快速发现算法

大规模复杂网络中的社团快速发现算法

摘 要 : 的社 团发现算法大多是针对 中等规模 的复杂网络, 现有 而对大规模复杂 网络进行社团发现时时 间花销很大 。 针对这种 问题 , 本文提 出了一种用于大规模复杂网络的社 团快 速发现算法 , 出了模块度 给
及模 块度增量 的定 义。基于这 些定义 给出了一个两 阶段社 团发现算法 。 测试 网络 的实验结果验证 了所 提算法的有 效Байду номын сангаас 。
LI Bo a U t o
(o eeo o ue c ne& T cnlg, u a nvri f r n cec , h nd 10 0C ia C l g f mptr i c l C Se eh o y H nnU i syo t a dSine C a ge 4 5 0 ,hn) o e t As
f r d tc i g c mmu i flr e s ae c mp e ewo k i p o o e n t i p p r T e e d f i o s o d l e r e o ee t o n n t o g - c l o lx n t r s r p s d i h s a e . h s e n t n fmo u e d ge s y a i i a d ic e na d l e r e r ie , o n n r me tlmo u e d g e s a e gv n a c mmu i t c u e d t ci g ag r h w t w t g a e n t e e d f nt sr t r e e t lo t m i t o sa e b s d o h s e - y u n i h t
第 2 卷 第 8期 8
21 0 2年 8月
科 技 通 报

复杂网络社团划分的新算法

复杂网络社团划分的新算法
3大 连 海 洋 大 学 信 息 工 程 学 院 , 宁 大连 16 2 ) . 辽 10 3
摘 要 : H 了一种快 速寻找复杂 网路中社团结构的新算法. 提 { 首先通过寻找网络中度最大的节点和其邻居节点 , 构造
出其 相 应 的 邻 居 矩 阵 和 稠 密 集 . 后 重 复这 一 过 程 , 后得 到 了 网 络 的社 团结 构 . 然 最 由于 算 法 仅 仅 涉 及 局部 信 息 , 因此 计 算 量 较 小 . 验 结 果 表 明 , 法 可行 且 可用 于 研 究 文 本 聚 类 、 实 算 图像 聚类 和 视频 聚类 等 数 据 挖 掘 领 域 中 的其 他 问题 .
Vo . 3 NO 2 13 .
J n 2 1 u. 00
文 章 编 号 :0 0 1 3 ( 0 0 0 — 1 50 i0 —75 2 1 )2立 军 , 任 芳。 嵇 敏 张 菁。 , ,
(. 1 辽宁师范大学 网络信息管理 中心 , 辽宁 大连 1 6 2 ; . 宁师范 大学 计算 机与信息技术学院 , 109 2辽 辽宁 大连 16 8 10 1
有挑 战性 的课题 .
从社 团定 义 出发 , 于贪 心算 法和局 部模 块度 的思 想 , 出 了一个 寻 找 网络 中社 团结 构 的新 算 法. 基 提 我 们首先 寻找 网路 中度最 大 的节 点和其 邻居 节点 , 根据 一 定原 则 , 构造 其 稠 密集 . 剩 余 节 点 中重 复 这 在
分法 [ 和 WuHu ema 5 — b r n算 法[ 等. wma [ 在 2 0 6 ] Ne n ] 0 4年定 义 了模 块度 Q, 用来 衡 量 网络 划 分 质量 , Q
值越 大 , 明划 分结 果越 好. lue 等 [ 通过节 点 的 局部 信 息 , 出局 部 模块 度 , 方 法 的 优点 是 计算 说 C a st 8 提 该

一种基于节点重要度的社团划分算法

一种基于节点重要度的社团划分算法

一种基于节点重要度的社团划分算法吴卫江;周静;李国和【摘要】This paper points out that through mining the society existed in complex networks, the topological structure and function of complex networks can be analyzed, and the hidden rules can be found either. In order to get the optimal community structure, node importance matrix and clustering matrix are defined, combined the spectral bisection method based on graph and modularity function, an community partition algorithm ( CDNIM ) based on node importance is proposed. This algorithm is applied in karate club, dolphin networks, and other classical data sets, the result of experiment shows that this algorithm can effectively improve the accuracy of discovering community structure.%指出了通过挖掘复杂网络中存在的社团结构,可以分析整个复杂网络的拓扑结构和功能,还可以发现网络中隐藏的规律。

为了得到最佳社团划分结构,定义了网络的节点重要度矩阵和聚类矩阵,结合图的特征谱平分法和模块度函数,提出了一种基于节点重要度的社团划分算法( CDNIM)。

《2024年基于派系定义的社团划分模型及算法》范文

《2024年基于派系定义的社团划分模型及算法》范文

《基于派系定义的社团划分模型及算法》篇一一、引言社团划分是网络分析中一个重要的研究方向,其目的是将网络中的节点划分为不同的社团或派系。

这些社团或派系通常是由具有相似属性或相似关系的节点组成的集合。

随着复杂网络理论的发展,基于派系定义的社团划分模型及算法已经得到了广泛的研究和应用。

本文将首先对相关概念进行介绍,然后提出一种基于派系定义的社团划分模型及算法,并对其性能进行评估。

二、相关概念及背景1. 派系定义:在网络中,派系通常是指一组相互之间具有强连接关系的节点集合,且与其他节点集合的连接关系较弱。

2. 社团划分:将网络中的节点划分为不同的社团或派系,使得同一社团内的节点具有较高的相似性或紧密性。

3. 常见社团划分算法:包括基于层次聚类的算法、基于模块度优化的算法、基于谱分析的算法等。

三、基于派系定义的社团划分模型本文提出一种基于派系定义的社团划分模型,该模型包括以下步骤:1. 构建网络拓扑结构:根据实际需求,收集网络中的节点和边的信息,构建网络拓扑结构。

2. 计算节点间相似性:利用节点间的连接关系、属性信息等,计算节点间的相似性。

3. 识别初始派系:根据相似性阈值,将具有较高相似性的节点划分为一个派系。

4. 扩展派系:在已识别的派系基础上,通过迭代的方式,逐步扩展派系,将与当前派系具有较强连接关系的节点加入到该派系中。

5. 确定社团划分结果:当满足一定条件(如迭代次数、派系间连接关系等)时,停止扩展派系,得到最终的社团划分结果。

四、算法实现及性能评估1. 算法实现:本文提出的社团划分算法可采用多种编程语言实现,如Python、C++等。

具体实现过程中,需要利用图论、矩阵运算等知识。

2. 性能评估指标:为了评估算法的性能,可以采用以下指标:(1)模块度(Modularity):衡量社团结构的紧密程度和清晰度;(2)派系纯度(Clique Purity):衡量每个社团内节点的相似性程度;(3)计算效率:评估算法的计算时间和空间复杂度;(4)准确性:评估算法识别出的社团与实际情况的一致性。

复杂网络社团的谱分检测方法

复杂网络社团的谱分检测方法

复杂网络社团的谱分检测方法付立东【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)001【摘要】为有效地检测复杂网络中的社团结构,优化模块密度函数,展示模块密度函数怎样被优化框定到谱分聚类问题,提出一种谱分算法,进一步对该算法进行时间复杂度分析.在一个经典的真实世界网络中检验该算法,并与基于模块密度的直接核方法及基于模块函数的谱分方法做比较.特别地,当网络中社团结构变得模糊时,实验结果显示.该谱分算法在发现复杂网络社团上是有效的.%To detect community structure in complex networks, modularity density function is optimized. By optimizing process, how to optimize the D function can be reformulated as a spectral relaxation problem and a spectral clustering algorithm is proposed. Furthermore, the time complexity of algorithm is analyzed. The approach is illustrated and compared with direct kernel approach based on modularity density and spectral clustering based on modularity by using a classic real world networks. Experimental results show the significance of the proposed approach,particularly, in the cases when community structure is obscure.【总页数】3页(P31-33)【作者】付立东【作者单位】西安科技大学计算机学院,西安,710054;西安电子科技大学计算机科学工程学院,西安,710071【正文语种】中文【中图分类】TP399【相关文献】1.进化谱分算法检测动态网络社团结构 [J], 付立冬;马小科;聂靖靖2.非负矩阵分解的复杂网络社团检测方法 [J], 付立东3.基于最优特征向量的谱二分社团检测方法 [J], 周旸;陈晓云;程建军;刘伟;苗海飞4.一种对分划分的复杂网络社团检测方法 [J], 付立东5.基于节点相似性的加权复杂网络BGLL社团检测方法 [J], 贾郑磊;谷林;高智勇;谢军太因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

微分方程在复杂网络社团发现中的研究

微分方程在复杂网络社团发现中的研究

微分方程在复杂网络社团发现中的研究肖自红【摘要】理解复杂网络的关键在于迅速精确地发现网络中的社团结构.基于图理论的谱聚类算法是一种有效并全局收敛的优秀社团发现算法,其计算量集中于特征值和特征向量的计算.结合常系数线性常微分方程的解与系数矩阵特征值的关系,提出了基于微分方程的谱聚类社团发现算法(AMCF和LMCF);这两种算法避免了矩阵的特征值和特征向量的复杂计算过程,为社团发现算法提供了新的思路.理论分析和实验验证了算法的有效性.%Rapid and accurate community-finding of complex network is very important for people to understand the character of entire network. Spectral clustering algorithm is an effective and global convergent community-finding algorithm, the computation complexity lies in calculating eigenvalue and eigenvector. Combined with the advantage of solving the eigenvalues and eigenvector of linear homogeneous differential equations with constant coefficients, this paper proposes two community-finding algorithms based on spectral clustering and difference equation, which avoid the complex computation. The theoretical analysis and experimental verification show the effectiveness of these algorithms.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2012(048)025【总页数】6页(P149-153,173)【关键词】微分方程;社团结构;谱聚类【作者】肖自红【作者单位】湖南警察学院信息技术系,长沙410138【正文语种】中文【中图分类】TP311;O24XIAO Zihong.Research on difference equation in community-finding of complex puter Engineering andApplications,2012,48(25):149-153.人类社会中大量复杂系统可以通过形式各样的网络进行描述,如社会关系网络、经济网络、生物信息网络、犯罪信息网络等网络结构。

一种改进的谱聚类方法在复杂网络社团检测中的应用

一种改进的谱聚类方法在复杂网络社团检测中的应用

一种改进的谱聚类方法在复杂网络社团检测中的应用王林;闫安文【摘要】社团结构是复杂网络的重要特征之一.谱聚类方法在复杂网络社团检测中具有十分重要的作用.针对谱聚类算法在复杂网络社团检测中只选择部分特征向量聚类的问题,提出了一种改进的谱聚类方法,该方法对网络矩阵的所有特征向量进行加权,并引入尺度参数,采用网络矩阵的所有特征向量进行聚类.实验结果表明,与传统谱聚类算法相比,该方法可以有效地对网络进行划分,并可以反映出网络中社团的多尺度特性.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2017(036)018【总页数】3页(P30-31,35)【关键词】复杂网络;社团检测;模块度;谱图方法【作者】王林;闫安文【作者单位】西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西西安710048;西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西西安710048【正文语种】中文【中图分类】TN929.12Abstract: Community structure is one of important features of complex network. Spectral clustering methods take important position in the community detection in complex networks. Aiming at the issue that just apart of eigenvectors are used to cluster in the community detection, an improved spectral clustering method is proposed, in which all eigenvectors are weighted, scale parameter is involved and all eigenvectors are used to cluster. Experiment results indicate that, compared with traditional spectral clustering methods, not only community structures can be efficiently detected, but multi-scale feature of community can be reflected.Key words:complex network; community detection; modularity; spectral graph method现实生活中许多复杂系统都可以抽象为复杂网络。

【国家自然科学基金】_团划分_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730

【国家自然科学基金】_团划分_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730

推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
科研热词 复杂网络 社团结构 重叠性 近似算法 谱评分法 调度 聚类系数 聚类 缟蝇科 综合特征值 种团 社团划分 模块度函数 新种 文本聚类 层次性 局部模块度 多处理机任务 团划分 同脉缟蝇亚属 双翅目 中国 web服务 snn相似度矩阵 np难问题 fcm算法
科研热词 复杂网络 社团结构 蜂拥控制 社团发现 社团划分 社交网络 牵制控制 多智能体 随机游走 重叠社团 部署 边聚类系数 股票复杂网络 精英迁移策略 稠密子团 离散粒子群算法 社团检测 社团挖掘 模块强度 服务网络 服务管理 有序状态 局部模块度 大规模网络 多跳 多基因族 复杂系统 增量算法 基因表达式编程 团划分 动态网络 中继 wimax mesh网络
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
科研热词 复杂网络 社团结构 社团划分 聚类 模块度 隶属度 降维 道路网络 路网脆弱性 跨阈值 脑功能网络 聚集系数 社区挖掘 相似度 标签传播 时间序列 影响力因子 度 地理位置 前缀相似度 关键点 信息熵 介数 similarity gn算法 complex network community structure clustering clcnm
推荐指数 9 4 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

基于谱聚类的社团发现算法

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

【国家自然科学基金】_社团发现_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801

【国家自然科学基金】_社团发现_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801

推荐指数 13 10 4 4 3 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Hale Waihona Puke 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
科研热词 推荐指数 复杂网络 5 社团结构 3 社团发现 2 小世界 2 高新技术产业开发区网络 1 谣言短信 1 网络统计特性 1 组织网络分析 1 组织学术地图 1 社团探寻算法 1 社团 1 知识服务 1 电子邮件网络 1 生命科学 1 海量数据分析 1 有权网络 1 无标度 1 无权网络 1 文献信息服务 1 拓扑性质 1 富人俱乐部 1 加权网络 1 关联网络 1 两相流流型 1 cfinder软件 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46
2011年 科研热词 复杂网络 社团结构 社团发现 模块度 模块密度 随机故障 重叠社团 遗传算法 边的聚类系数 谱分方法 蓄意攻击 节点的度 股票市场 网络角色 网络结构 统计物理 竞争扩散 离群点 社团发现算法 社会网络 演化 模块性 核k-means方法 无标度网络 扩散距离 幂率分布 山东省 层次社团发现 局部模块度 基于密度的网络聚类 城镇网络 四川省 古细菌 动态模式 加权派系过滤算法 共享邻居 仿真 代谢网络 人际交互 产甲烷菌 产业网络 产业有效关联 中心点 gn算法 fcm聚类 3-派系社团 推荐指数 9 6 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

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

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。

复杂网络重叠社团结构的发现及在情报信息领域的应用

复杂网络重叠社团结构的发现及在情报信息领域的应用

复杂网络重叠社团结构的发现及在情报信息领域的应用
张聪;沈惠璋
【期刊名称】《情报学报》
【年(卷),期】2012(31)7
【摘要】在谱映射的基础上,根据节点到社团的谱映射距离提出了节点的重叠度函数,能够准确地衡量节点与各社团的连接紧密程度,以此得到复杂网络的重叠社团结构。

进一步由于经典NG模块度无法衡量重叠社团结构,对表现模块度做了改进,使其不仅能够衡量重叠社团结构的优劣,而且能够应用于现实世界中存在的大量稀疏网络,选择粒度适中的社团结构。

最后通过在引文网络和科研合作网络上的应用,与NG模块度和表现模块度对比验证了改进表现模块度和重叠度函数的可行性和有效性。

【总页数】7页(P730-736)
【关键词】复杂网络;引文网络;科研合作网络;社团结构;模块度;谱方法
【作者】张聪;沈惠璋
【作者单位】上海交通大学安泰经济与管理学院,上海200052
【正文语种】中文
【中图分类】G350
【相关文献】
1.复杂网络中的邻域重叠社团结构探测 [J], 马磊
2.复杂网络中重叠社团发现的算法探讨 [J], 屈丽娟;屈宝强;王玙
3.基于复杂网络重叠社团发现的微博话题检测 [J], 尹兰;程飞;任亚峰;姬东鸿
4.基于引文网络重叠社团发现的图书情报领域学科主题结构分析 [J], 王伟;杨建林
5.基于FCM的复杂网络重叠社团结构发现算法 [J], 潘惠勇;王鹏;张慧乐
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基于社团密合度的复杂网络社团发现算法

基于社团密合度的复杂网络社团发现算法
Abstract: Most of the traditional community detection algorithms cannot balance partitioning effect and complexity well. Soꎬ this paper presents a new evaluation standard of single community called group density. Based on the group densityꎬ a community detection algorithm based on agglomeration is proposed. The algorithm continues to integrate small communitiesꎬ and makes the community structure of the network develop in the direction of maximizing average group density. Modularity is employed to detect the partitioning effect of the algorithm. Experimental results demonstrate that the new algorithm outperforms the traditional GNꎬ Fast Newmanꎬ LPA algorithms in multiple data setsꎬ which shows that the algorithm proposed has better partitioning effect and lower time complexity. Key words: complex networkꎻ community structureꎻ community detectionꎻ modularityꎻ group density

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

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。

复杂网络中社团结构划分的快速分裂算法

复杂网络中社团结构划分的快速分裂算法

复杂网络中社团结构划分的快速分裂算法张聪;沈惠璋;李峰【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2011(28)4【摘要】Most of the proposed splitting algorithms are not suitable for very large networks because of their high time complexity and unknown quantity of community number.Referencing the voltage spectrum segmentation algorithm and GN algorithm,this paper proposed a fast splitting algorithm based on diffusion distance and the modularity function.Its segmentation basis was the diffusion distance, and the ability of modularity function could find the best community number in large networks.Experimental results show that the algorithm has better partitioning ability and lower time complexity than the proposed partitioning community structure algorithms.Not only it is capable of fast operation for the sparse network, but also for the non-sparse network, which reflects the algorithm has high stability.%针对已有分裂算法时间复杂度较高,不适用于社团数目未知的大型网络等问题,借鉴电压谱分割算法和GN算法的思想,提出以扩散距离为分割依据,以模块度函数为社团结构划分满意度的快速分裂算法.实验结果表明,与已有的社团结构划分算法相比,基于扩散距离的快速分裂算法能够得到高质量的社团结构,其时间复杂度较低,不仅对稀疏网络能够快速运算,对非稀疏网络更能高效求解,这进一步体现出算法具有较高的稳定性.【总页数】4页(P1242-1244,1250)【作者】张聪;沈惠璋;李峰【作者单位】上海交通大学,安泰经济管理学院,上海,200052;上海交通大学,安泰经济管理学院,上海,200052;上海交通大学,安泰经济管理学院,上海,200052【正文语种】中文【中图分类】TP181【相关文献】1.复杂网络社团结构划分方法及其应用 [J], 王天成;刘真真;李天明;徐志坚;胡宇宇;钟啸2.基于复杂网络的绿色CDN社团结构划分 [J], 李昕冉;周金和3.复杂网络的一种快速局部社团划分算法 [J], 解;汪小帆4.大规模复杂网络中的社团快速发现算法 [J], 刘波涛5.一种有向网络中社团结构划分的启发式算法 [J], 李锋因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

评《寻找复杂网络社团的稠密集算法》

评《寻找复杂网络社团的稠密集算法》

评《寻找复杂网络社团的稠密集算法》
吴尽昭
【期刊名称】《电子科技大学学报》
【年(卷),期】2011(40)4
【摘要】许多复杂系统可以用复杂网络模型刻画,而社团结构是复杂网络的重要特征。

寻找复杂网络的社团结构,是复杂系统研究的一个重要问题。

该文提出了一种寻找复杂网络中社团结构的简单且有效的方法。

【总页数】1页(P482-482)
【关键词】复杂网络;社团;稠密集;算法;复杂系统;网络模型;结构
【作者】吴尽昭
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.展示复杂网络社团结构的社团引力导引的布局算法 [J], 吴渝;李藻旭;李红波;温磊
2.寻找复杂网络社团的稠密集算法 [J], 谢福鼎;张大为;黄丹;张永;孙岩
3.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
4.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
5.复杂网络中的社团发现算法综述 [J], 李辉;陈福才;张建朋;吴铮;李邵梅;黄瑞阳因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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式 中 二 为 网络的 总边 数
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络 中的社团结构并对 其进行分析是 了解复杂 系统特征和功能 的重要 途径 , 例如 大量的 网站社 团构成 了万维 网 , 其 中同一社 团 内部 的各个 网站往往 都有相 同的主题 在生物 网络 中 , 生物的模块 化结构是 由进化 约束造 成的 , 而这 种模块 化结构对 解释生物所 表现 出的特 征和功 能方面有着 至关重要 的作用 此外 , 社 团结构也被
所有 的 网络社 团结构 的划分都需要一 个评价准则 , 来判断划分得到 的社 团结构 的合理性和 有效性

一 艺
上式是 以无权 网为基础 的 , 式 中
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社 团的定 义 为 了从定量 角度来分析社 团结构 , 需要一个精确 的定义 假设 网络
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社 团结构发现 的谱 方法 社 团结构发 现是复 杂网络领域 中 的一个 重要课题 学 中的原理和方 法发 展 出许 多社 团结构探 测算法 对象 , 矩 阵 `“ 和 基于 矩 阵可表示为
由物理 学 、 应 用“,” 一` , 其 中社 团结 构发现 的谱方法 主要 包括 了基 于
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一艺 ,,
了 卜模块度函数的物理含义是 网 络中 社团内 部的 边的比 例减去在同
值越 大 , 说 明网络的社团结构越 明显 实际应用 中 , 亦 可表 述为式 和式 , 三式是等价 的
样的社 团结构 下随机连接 节点的边的 比例 的期 望值
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划分 , 以 , 之间的边构成的集合 以 ,几 二 以 , 以 划分 内部的 边集
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之间的权重为 叫以 ,



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以上 的社 团 , 应对 子社 团多次重复 该算 法 基 于 矩阵 一` 有 艺 一 个非常接近
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,
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有明显差距 , 而在这 云 一
个特征值所 对应 的特 征向量也有一个 非常 明显 的特征结构 在这 应的元 素非常接近 以此为依据 , 可将 网络分 割为 亡 个社 团
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12 3 4
系统 工程 理 论与 实践


外 任 吐 印 或'
公一又,一 写补 , 斌 , 异价 成 立,即 组 间 未 连 接 边,'数 或 权 值 大厂 组 间
映射 的基础上 , 提 出了复杂 网络社 团结构 的 两种 模块度 改进 的表 现模块度 不仅 能够 应用于有权 网 络 , 而且 部分 解决 了 模块度 的局 限性 问题 内聚模块度 以社 团内部 的内聚度为衡量依据 , 从 根 本上避免 了 模块度和表 现模块度可 能出现 的不恰 当划分 情况 最后通过计 算机 生成 的测试 网 络和两个经典 网络 , 与 模块度对 比验证 了表 现模块度和 内聚模块 度 的可行性和有效性
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团结构 如果子网络 满足 艺 , 。、 决乏 “ 。 黔 `州 , 城 , 即社团内部节点间的相互连接 比这些节 点与社 团外部节 点的连接更加紧密 , 也就是说 , 社 团 内部的连接数大 于社 团边 界上的连接数 , 则 称 为该网
络的弱社 团结构 显然 , 如果一个社 团为强社 团 , 则它必然也是弱社 团 , 反之则不一定
一 , 男 , 教授 , 博士生
系统 工 程理论 与 实践
第 洲卷
开 展研究 , 文 章的结构 为
引言简要介 绍复杂网络与其社 团结构
相关文 献综述总结基干
谱方法的社团结构发现和模块度研究 本文主体给出在谱方法基础上定义的模块度及相应的算法 对 测试 网络和 经典 网络进行社 团结构划分 , 对 比研究三种模块度对社 团结构 划分 的衡量 最后 给出了结论
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关键 词 复杂 网络 社 团结构 模块度 谱方 法
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引言
自然界 、生物界 、人类社会和工程领域 中的许多复杂系统都可 以被表述 成 由节点或顶 点集通 过线或边 的
连接而构 成的复杂 网络 , 例如现 实世界 中的互联 网 、万维 网 、新陈代谢 网 、食物链 网 、神经 网络 、通信 与分 布
第 期
张聪 , 等 基于谱方法的复杂网络中社团结构的模块度
式中 众多 以
为社 团 坛 的总边数 , 、为社 团 乞 所有节点度的 总和 自提 出以来得到 了广泛 的认 可 , 不但完善 了一 些旧有的探索社 团结构 的算法 , 而且发 展了 然而 , 。和 自 图对 函数的有效性提 出了质疑 他 函数为 目标 函数 的新算法
的逻辑非 , 歌 。,侃
是 截 。 , 动 的逻辑 非 但 由于此定义 中用 到的是边 的数 目 , 所以此表现 模块度 的定义只能 用于无权 网情 况 ,
而对于有权网 , 本文认为在谱的基础上构建新的表现模块度是行之有效的方法二 先计算网络的 矩阵 或 矩阵 , 再求 得相 应矩 阵的特征值与特 征 向量 , 然后用特征 向量中各节点对应 的分 量计算节 点之间 的距离 , 以这些距离作为聚类的依据 , 同时它们也是构造新表现模块度的基础 改进的表现模块度定义如下
基于谱方法的社团结构模块度
图聚类基础上的模块度 数学和计 算机科学领域的 图聚类
认 ,、 顶点个数 ` 一 七 是本文 模块度研究的基础 假设无 向有权 图 顶 点集 的一个划 分
州 , 边 的个数 二
川 , 边权 、
,姚 , … , 当 一 或 一 时 , 称为平凡的 。, 二 任 任以 , 二任几 , 队 内部的边集 以
广泛 地发现 在社会 网 、 互联 网 、 食 物链 网和性 接触 网络中 本文主要 针对复 杂 网络 中社 团结构的模块 度
收稿 期 一 一 资助项 目 国家 自然科学基金 作者简介 张聪 一 , 男 , 讲师 , 博士研究生 , 研究方向 复杂系统与复杂网络 , 数据挖掘 沈惠璋 导师 , 研究方向 数据挖掘与网络安全
矩 阵 ` 的方法 基于 矩 阵的谱方法 以网络的 矩 阵为研究 一 , 其 中 是对 角矩 阵 其对 角线上的各元素为对应 节点的度 , 是 网
络的连接矩 阵 求
的特征值 与特 征 向量 , 其 中第二小特征值 入 所对应 的特 征 向量是分割 网络的依据 , 该特
征 向量 中正 元素所对 应的节点是一个社 团 , 负元 素所对应的节点是 另一个社 团 如果要 将一个 网络分成 两 个
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