复杂网络中社团结构划分的快速分裂算法

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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。

复杂网络的一种快速局部社团划分算法

基金项目:国家杰出青年基金(60225013);国家自然科学基金(70431002)收稿日期:2006-09-28　修回日期:2006-10-11 第24卷　第11期计　算　机　仿　真2007年11月文章编号:1006-9348(2007)011-0082-04复杂网络的一种快速局部社团划分算法解㑇,汪小帆(上海交通大学自动化系,上海200240)摘要:为了快速准确地寻找大规模复杂网络的社团结构,文中基于节点度优先的思想,提出了一种新的寻找复杂网络中的局部社团结构的启发式算法。

该算法的基本思想是从待求节点出发,基于节点的度有选择性的进行广度优先搜索,从而得到该节点所在的局部社团结构。

由于该算法仅需要利用到节点的局部信息,因此时间复杂度很低,达到了线性的时间复杂度。

将该算法应用于社会学中经典的Zachary 网络,获得了满意的结果。

最后,还分析了如何对该算法加以改进以进一步提高准确度。

关键词:复杂网络;度;社团结构中图分类号:N94;TP393 文献标识码:AA Fa st A lgor ith m for D etecti n g L oca l Co mm un ity Structurei n Com plex NetworksX I E Zhou,WANG Xiao -fan(Depart m ent of Aut omati on,Shanghai J iaot ong University,Shanghai 200240,China )ABSTRACT:I n order t o detect community structure in large -scale comp lex net w orks fast and correctly,a ne w heu 2ristic algorith m based on the idea of degree p reference is p r oposed in this work .Started fr om the node under consider 2ati on,this ne w algorith m intr oduces a degree -based alternative breadth -first search t o get the l ocal community structure of a node .Since this algorith m only requires l ocal inf or mati on of the node,its ti m e comp lexity is linear and thus is very l ow .This algorith m is app lied t o a classical s ocial net w ork,the Zachary net w ork,with satisfact ory result .Finally,an i m p r oved algorith m f or further enhancing the accuracy is discussed .KE YWO RD S:Comp lex net w ork;Degree;Community structure1　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]。

复杂网络的社团划分

实验三复杂网络的社团划分
a=[0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0;
1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0;
1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0;
1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
说明：
1、实验目的要写清楚为什么要做这个实验，其目的是什么，做完这个实验要达到什么
结果，实验的注意事项是什么等；
2、实验题目一栏要填写清楚具体的实验题目；
3、实验原理要将实验所涉及的基础理论、算法原理详尽列出；
4、实验内容列出实验的实施方案、步骤、数据准备、算法流程图以及可能用到的实验
设备（硬件和软件）；
5、实验结果应包括实验的原始数据、中间结果及最终结果，复杂的结果可用表格或图
形形式实现，较为简单的结果可以与实验结果分析合并出现；
6、实验结果分析要对实验的结果进行认真的分析，进一步明确实验所涉及的算法的优
缺点和使用范围，要求实验结果应能在计算机上实现或演示，由实验者独立编程实现，程序清单以附录的形式给出；
7、报告填写用“宋体”（小四）格式字体。

复杂网络社团发现算法的研究及应用评估

复杂网络社团发现算法的研究及应用评估摘要：随着互联网的迅速发展和智能科技的日益普及，复杂网络的研究变得越来越重要。

其中，社团结构是复杂网络中一种普遍存在的特征，其对于网络的功能和特性具有重要影响。

因此，本文将深入探讨复杂网络社团发现算法的研究以及对其应用进行评估。

1. 引言复杂网络是由大量节点和连接所构成的网络结构，其具有较高的节点连接度和节点间的非线性相互作用。

在现实生活中，复杂网络广泛应用于社交网络、生物网络、信息网络等领域。

而社团结构则是复杂网络中的一种重要特征，指一组紧密相关的节点集合。

社团发现算法的研究旨在识别网络中的社团结构，以揭示网络的内在组织形式和功能机制。

2. 复杂网络社团发现算法的研究2.1 传统算法传统的复杂网络社团发现算法主要有基于聚类的方法、基于图分割的方法和基于优化的方法。

其中，聚类方法通过节点之间的相似性将网络划分为不同的社团；图分割方法则通过最小化社团间的连接权重来识别社团结构；优化方法则通过最大化社团内的连接权重和最小化社团间的连接权重来发现社团。

然而，这些传统算法存在着在处理大规模网络时效率低下、对网络噪声敏感等问题。

2.2 近期算法近年来，随着大数据与机器学习技术的不断发展，一些新兴的复杂网络社团发现算法也相继提出。

其中，基于模块度优化的算法使用了更精确的社团定义和评估指标，能够更好地发现网络的社团结构。

另外，基于机器学习的算法利用聚类或分类模型来发现社团，并通过训练模型来提高算法的准确性。

这些近期的算法在效率和准确性方面取得了较大的突破，但仍需进一步改进。

3. 复杂网络社团发现算法的应用评估为了评估复杂网络社团发现算法的性能和适用性，需要制定一组合理的指标。

常用的评估指标包括模块度、归一化互信息(NMI)、标准化互信息(SMI)等。

模块度衡量了发现的社团结构与真实社团结构之间的相似性，而NMI和SMI则衡量了社团发现结构与已知信息之间的相关性。

4. 算法的应用场景复杂网络社团发现算法在许多领域具有广泛的应用价值。

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 。
ＬＩＢｏａＵｔｏ
（ｏｅｅｏｏｕｅｃｎｅ＆Ｔｃｎｌｇ，ｕａｎｖｒｉｆｒｎｃｅｃ，ｈｎｄ１００ＣｉａＣｌｇｆｍｐｔｒｉｃｌＣＳｅｅｈｏｙＨｎｎＵｉｓｙｏｔａｄＳｉｎｅＣａｇｅ４５０，ｈｎ）ｏｅｔＡｓ
ｆｒｄｔｃｉｇｃｍｍｕｉｆｌｒｅｓａｅｃｍｐｅｅｗｏｋｉｐｏｏｅｎｔｉｐｐｒＴｅｅｄｆｉｏｓｏｄｌｅｒｅｏｅｅｔｏｎｎｔｏｇ－ｃｌｏｌｘｎｔｒｓｒｐｓｄｉｈｓａｅ．ｈｓｅｎｔｎｆｍｏｕｅｄｇｅｓｙａｉｉａｄｉｃｅｎａｄｌｅｒｅｒｉｅ，ｏｎｎｒｍｅｔｌｍｏｕｅｄｇｅｓａｅｇｖｎａｃｍｍｕｉｔｃｕｅｄｔｃｉｇａｇｒｈｗｔｗｔｇａｅｎｔｅｅｄｆｎｔｓｒｔｒｅｅｔｌｏｔｍｉｔｏｓａｅｂｓｄｏｈｓｅ－ｙｕｎｉｈｔ
第２卷第８期８
２１０２年８月
科技通报

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１６２）．辽１０３
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．３ＮＯ２１３．
Ｊｎ２１ｕ．００
文章编号：００１３（０００ — １５０ｉ０ —７５２１）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１６２；．宁师范大学计算机与信息技术学院，１０９２辽辽宁大连１６８１０１
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ＷｕＨｕｅｍａ５ — ｂｒｎ算法［等．ｗｍａ［在２０６］Ｎｅｎ］０４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Ｃａｓｔ８提该

复杂网络社团结构划分方法及其应用

ｌｇａｏｒｉｔｈｍｎｌｎｓｆａｓｔｅｒｔｈａｎＧＮａｌｇｏｉｔｒｈｍ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｓ；Ｃｏｍｍｕｎｉｙｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅ；Ｇｉｒｖａｎ－Ｎｅｗｍａｎａｌｇｏｉｔｒｈｍ；Ｎｅｗｍａｎ — Ｆａｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｍａｎｙｒｅａｌｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｓｈａｖｅｏｂｖｉｏｕｓｃｏｍｍｕｎｉｙｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆｎｃｕｔｉｏｎｏｆａｎｅｗｏｔｒｋｉｓ
来说却比较稀疏ｎ。这种社团结构可以揭示复杂网络的功能，并可以帮助理解复杂网络的增长机制。因此，复杂网络中社团结构的刻画与检测成为当今复杂系统研究中最热门
ｏｂｔａｉｎｅｄｕｓｉｎｇｈｅｔｗｏｔａｌｇｏｉｒｔｈｍｓ，ａｎｄｈｅｔｎｕｍｂｅｒｏｆｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓｕｓｉｎｇＧＮａｌｇｏｉｒｈｍｔｉｓｓｍａｌｌｅｒｔｈａｎｈａｔｔｏｆＮＦａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ＦＭ
ｃｏｍｍｕｎｉｔｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｒｅｌａｃｏｍｐｌｅｘｎｅｗｏｔｒｋｓｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｏｂｖｉｏｕｓｐａｒｔｉｔｉｏｎｏｆｃｏｍｍｕｎｉｙｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓａｒｅ

复杂网络中的社团结构分析算法研究综述

复杂网络中的社团结构分析算法研究综述
解;汪小帆
【期刊名称】《复杂系统与复杂性科学》
【年(卷),期】2005(002)003
【摘要】许多实际网络中都存在着社团结构.为了寻找大规模复杂网络中的社团结构,人们提出了很多算法.本文综述了近几年来比较有代表性的一些算法.首先介绍了计算机科学中最有名的谱平分法和Kernighan-Lin算法,然后介绍了社会学中具有代表性的分裂算法和凝聚算法,并着重分析了最新提出来的一种寻找网络中彼此重叠的社团结构的派系过滤算法.最后指出了进一步的研究方向.
【总页数】12页(P1-12)
【作者】解;汪小帆
【作者单位】上海交通大学自动化系,上海,200240;上海交通大学自动化系,上海,200240
【正文语种】中文
【中图分类】N94;TP393
【相关文献】
1.复杂网络重叠社团检测算法研究综述 [J], 李欢;莫欣岳
2.复杂网络中基于WCC的并行可扩展社团挖掘算法 [J], 亚森·艾则孜;李卫平;郭文强
3.复杂网络中社团发现算法的研究 [J], 黄蓝会
4.运筹学在复杂网络社团结构分析中的应用 [J], 章祥荪
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。

基于Fast-Newman算法的网络社团结构分解

B007青岛科技大学第八届“校长杯”数学知识竞赛暨2013年全国研究生、大学生数学建模竞赛选拔赛评阅专用页目录一．摘要 (2)二．问题的提出 (4)三．问题的分析 (5)四．基本理论与算法思想 (6)4.1复杂网络的基本概念与性质 (6)4.1.1真实网络的图表示 (6)4.1.2度分布 (6)4.1.3网络的平均最短路径和顶点的介数 (6)4.1.4网络的簇系数 (7)4.2复杂网络社团结构定义 (8)4.3 GN算法与Fast-Newman算法 (9)4.3.1 GN算法 (9)4.3.2 Fast-Newman算法 (10)五．建模过程 (11)5.1问题一 (11)5.1.1第一题第1个网络 (11)5.1.2第一题第2个网络 (13)5.2.3第一题第3个网络 (14)5.2 问题2 (15)六．模型的评价与改进 (16)七．参考文献 (17)青岛科技大学第八届“校长杯”数学知识竞赛暨2013年全国研究生、大学生数学建模竞赛选拔赛题目基于Fast-Newman算法的网络社团结构分解一．摘要社团结构是复杂网络的一个极其重要的特性，网络社团结构分解在生物学、计算机科学和社会学等多个领域都具有很重要的意义。

复杂网络通常会呈现出社团结构特性，如何在实际网络中高效地发现社团结构是近年来复杂网络的研究热点之一。

近年来，针对不同类型的大规模复杂网络，提出了很多寻找社团结构的算法。

本模型基于贪婪算法的思想，根据Newman在GN算法上改进优化的一种凝聚算法——Fast-Newman算法，对问题中的多种复杂网络进行了社团结构分解，建立一种针对复杂网络社团分解的标准化方法，取得了不错的效果。

最后，还分析了本算法的优缺点，提出了如何改进准确度。

关键词：复杂网络社团结构分解凝聚算法GN算法 Fast-Newman算法Decomposition of Network Community Structure Based on theFast - Newman AlgorithmAbstractCommunity structure is a very important property of complex networks．Detecting communities in networks is of great importance in biology，computer science，sociology and so on．Community structure exists in many real networks．How to find such communities effectively is one of focuses of many recent researches in the branch of complex networks．In recent years，a lot of community discovery algorithms have been proposed aiming at different kinds of large scale complex networks．In this paper, we based on greedy algorithm,According to a condensation algorithm which Newman in designed.the GN algorithm on optimization--Fast Newman algorithm.We decomposition a variety of complex network community structure in problems, good results have been achieved.Key words: complex network；community structure; GN Algorithm; Fast-Newman Algorithm随着WS小世界网络模型和BA无标度网络模型的提出，国内外掀起了研究复杂网络的热潮。

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。

三种经典复杂网络社区结构划分算法研究

三种经典复杂网络社区结构划分算法研究时京晶【摘要】社团结构是复杂网络的重要特征之一。

针对复杂网络中社团划分问题，文章给出了三种经典的社团划分算法，阐述了各种算法的基本原理，并对各算法进行了适当的分析和比较，为实际应用中社团划分算法的选择提供了参考。

%Community structure is one of important characteristics of complex networks. For community detection in complex networks, this paper presents three typical community detection methods, describes the basic principle of each method and does some analysis an【期刊名称】《电脑与信息技术》【年(卷),期】2011(019)004【总页数】3页(P42-43,79)【关键词】复杂网络;社区结构;Laplace图谱;Kernighan-Lin算法;GN算法【作者】时京晶【作者单位】[1]长安大学信息工程学院,陕西西安710064;[2]西藏民族学院信息工程学院,陕西咸阳712082【正文语种】中文【中图分类】TP393现实生活中存在着各种各样的网络系统，如人际关系网、合作网、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。

复杂网络是复杂系统的高度抽象，除具备小世界[1]、无标度[2]等重要特性外，还拥有另外一个重要特征，即社区结构特性[3]，也就是说，整个网络是由若干个“群（group）”或“团（cluster）”构成的。

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。

复杂网络中社团结构算法的综述

复杂网络中社团结构算法的综述作者：吴悠来源：《科技视界》2014年第14期【摘要】社团结构是复杂网络重要特征之一。

本文综述了三种比较有代表性的算法，Kernighan-Lin算法，谱平分法和GN算法；比较了他们的优缺点。

【关键词】复杂网络；社团结构；Kernighan-Lin算法；谱平分法；GN算法0 引言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，即社团结构。

近年来，社团结构分析在生物学、计算机图形学和社会学中都有广泛的应用[2]。

目前关于复杂网络中社团结构算法的研究有很多，本文将介绍几种有代表性的方法。

1 Kernighan-Lin 算法1.1 方法概述Kernighan-Lin算法是一种试探优化法。

它是一种基于贪婪算法原理将网络划分为两个大小已知的社团的二分法。

1.2 实现过程及应用[3]K-L算法可以描述为：首先，将网络的节点随机地划分为已知大小的两个社团。

在此基础上，考虑所有可能的节点对，其中每个节点对的节点分别来自两个社团。

对每个节点对，如果交换这两个节点的话，计算可能得到Q的增益Q=Q交换前-Q交换后，然后交换最大的△Q对应的节点对，同时记录交换后的Q值。

规定每个节点只能交换一次。

重复这个交换过程，直到某个社团内所有的节点都被交换一次为止。

需要注意的是，在节点对交换的过程中，Q值并不一定是单调增加的。

不过，即使某一步的交换会使Q值有所下降，也仍然可能在其后的步骤中出现一个更大的Q值。

当交换完毕后，便找到上述交换过程中所记录的最大Q值。

这时对应的社团结构就认为是该网络实际的社团结构。

1.3 评价该方法存在一个严重的缺陷，即必须事先知道该网络的两个社团大小分别是多少，否则就很可能不会得到正确的答案。

K-L算法的这个缺陷使得它在实际网络分析中难以应用。

而且，即使解决了这个问题，它仍然面临着如何事先知道网络社团数目，以确定二分法要重复到哪一步停止的问题。

复杂网络社团结构模型与算法及其在生物网络中的应用

复杂网络社团结构模型与算法及其在生物网络中的应用复杂网络社团结构模型与算法及其在生物网络中的应用摘要：随着网络科学的快速发展和复杂网络研究的深入，复杂网络社团结构模型与算法逐渐成为了研究热点。

本文首先介绍了复杂网络的基本概念和性质，然后详细讨论了社团结构的概念和重要性。

接着，针对复杂网络社团结构的发现问题，本文介绍了常用的算法，并对其进行了比较和分析。

最后，本文结合生物网络的研究实例，探讨了复杂网络社团结构模型与算法在生物网络中的应用。

1. 引言复杂网络是由大量节点和边构成的网络系统，节点代表网络中的个体或物体，边代表节点之间的连接关系。

复杂网络可广泛应用于社会科学、生物学、信息科学等领域，研究各种实际系统中的复杂关系和行为规律。

2. 复杂网络的基本概念与性质复杂网络具有许多独特的性质，包括小世界性、无标度性、聚类系数等。

小世界性指的是网络中任意两个节点之间的距离通常很短，这是由于节点之间存在较短的路径。

无标度性是指节点的度数分布服从幂律分布，即大多数节点的度数较小，少数节点的度数较大。

聚类系数表示网络中邻居节点之间建立关系的紧密程度。

3. 社团结构的概念和重要性社团结构是指网络中具有紧密联系的节点群体。

研究社团结构有助于我们理解复杂网络的组织和功能，揭示网络中隐藏的规律和结构。

社团结构的发现对于社交网络分析、网络推荐和传播研究等具有重要意义。

4. 社团结构发现算法的比较与分析目前，已经提出了多种社团结构发现算法。

其中，最常用的算法有Girvan-Newman算法、Louvain算法和模块度最大化算法。

Girvan-Newman算法基于图中边的介数进行边的切割，具有较高的运行时间复杂度。

Louvain算法通过迭代优化模块度指标来划分社团结构，具有较高的效率和较好的划分结果。

模块度最大化算法通过最大化模块度指标来寻找社团结构，能够较好地发现网络中的社团。

5. 复杂网络社团结构在生物网络中的应用生物网络是研究生物体内分子、细胞、器官和生物种群之间相互作用的一种网络结构。

复杂网络的一种快速局部社团划分算法

复杂网络的一种快速局部社团划分算法
解;汪小帆
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2007(024)011
【摘要】为了快速准确地寻找大规模复杂网络的社团结构,文中基于节点度优先的思想,提出了一种新的寻找复杂网络中的局部社团结构的启发式算法.该算法的基本思想是从待求节点出发,基于节点的度有选择性的进行广度优先搜索,从而得到该节点所在的局部社团结构.由于该算法仅需要利用到节点的局部信息,因此时间复杂度很低,达到了线性的时间复杂度.将该算法应用于社会学中经典的Zachary网络,获得了满意的结果.最后,还分析了如何对该算法加以改进以进一步提高准确度.
【总页数】5页(P82-85,230)
【作者】解;汪小帆
【作者单位】上海交通大学自动化系,上海,200240;上海交通大学自动化系,上海,200240
【正文语种】中文
【中图分类】N94;TP393
【相关文献】
1.一种基于聚集系数的局部社团划分算法 [J], 李孔文;顾庆;张尧;陈道蓄
2.一种基于Newman快速算法改进的社团划分算法 [J], 付常雷
3.一种基于节点相似性的局部社团划分算法 [J], 王伟欣;刘发升
4.一种基于四元加权消减的复杂网络社团划分算法 [J], 邢雪;马杰良;安莉莉
5.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
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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

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的快速探测方法

３．ＪｉｎｚｈｏｎｇＴｅａｃｈｅｓｒＣｏｌｌｅｇｅ，Ｊｉｎｚｈｏｎｇ０３０６００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇｃｏｍｍｕｎｉｔｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｎｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｓｈａｓｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｔｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒｂｏｔｈｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｒｅｓｅａｒｃｈｅｓａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ａｎｄｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏａｎｌｙａｚｅｔｈｅｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ，ｕｎｄｅ￣ｔａｎｄｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｓ．Ｉｔｐｒｏｐｏｓｅｄａｆａｓｔｓｐｌｉｔｔｉｎｇｌｇａｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｅｄｇｅｌｉｎｋｉｎｇｃｏｅｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｃｏｍｍｕｎｉｔｙｓｔｒｅｎｇｔ｝１．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｉｔｄｏｅｓｎｏｔｒｅｑｕｉｒｅａｎｙｐｒｉｏｒｉｋｎｏｗｌｅｄｇｅａｂｏｕｔｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｒｔｈｅｏｒｉｇｉｎｌａｄｉｖｉｓｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ．Ｉｔｈａｓｂｅｔｔｅｒｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇａｂｉｌｉｔｙａｎｄｌｏｗｅｒｔｉｍｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｔｈａｎｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｐａｔｒｉｔｉｏｎｉｎｇｃｏｍｍｕｎｉｔｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｌｇａｏｉｔｒｈｍｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｓ；ｃｏｍｍｕｎｉｔｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅ；ｍｏｄｕｌａｒｉｔｙ；ｅｄｇｅｌｉｎｋｉｎｇｃｏｅｆｉｆｃｉｅｎｔ

复杂网络社团划分算法的研究与实现的开题报告

复杂网络社团划分算法的研究与实现的开题报告1. 研究背景随着社交网络、互联网和生物网络等复杂网络的普及，人们对于这些网络的结构和行为特性的研究越来越深入。

其中，社团结构是复杂网络中一种重要的结构特征，其可以帮助我们更深入地理解网络中的节点间的组织和联系。

因此，社团划分算法成为了复杂网络研究中的一个重要研究方向。

社团划分算法旨在将网络中的节点划分为若干个社团，使得同一社团内的节点相互联系紧密，而不同社团内的节点之间的联系较为松散。

为此，研究者们提出了许多社团划分算法，包括Louvain算法、Modularity算法、GN算法等。

然而，现有的社团划分算法仍然存在一些限制，如对网络规模、模型和噪声等的不适用性等问题。

因此，对于社团划分算法的研究和实现仍然有很大的发展空间和需求。

2. 研究目的本研究旨在通过对社团划分算法的研究和实现，探索巩固现有社团划分算法优点和克服其缺陷的新方法和思路，以提高社团划分的准确性和适用性。

具体目标包括：1. 总结现有社团划分算法的优点和缺陷，分析其适用范围和局限性；2. 提出一种新的社团划分算法，将其与现有算法进行比较和分析；3. 基于所提出的新算法，实现一个高效、准确的社团划分工具；4. 对工具进行实验验证和应用示例分析，评估其性能和应用价值。

3. 研究方法本研究主要采用实验和数据分析方法，包括以下步骤：1. 搜集和整理社团划分算法的相关文献，分析和总结现有算法的优点和缺陷；2. 提出一种新的基于聚类和模型选择的社团划分算法，并设计实验验证其有效性和准确性；3. 基于所提出的算法，实现一个社团划分工具，并进行测试和优化；4. 对工具进行实验验证和应用示例分析，评估其性能和应用价值；5. 分析实验结果，总结研究成果，进一步探讨社团划分算法的未来发展方向。

4. 研究内容本研究将重点实现以下内容：1. 社团划分算法的研究和总结：a. 分析现有算法的优点和缺陷；b. 探索新的改进算法和方法。

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结果表明，已有的社团结构划分算法相比，于扩散距离的快速分裂算法能够得到高质量的社团结构，时间与基其
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
关键词：复杂网络；团结构；分裂算法；块度；扩散距离社模中图分类号：ＴｌｌＰ８文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２１）４１４ —３０１３９（０１０ — ２２０
张聪，惠璋，沈李峰
（海交通大学安泰经济管理学院，海２０５）上上００２摘要：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Ｎ算法的思想，出以扩散距离为分割依据，提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
许多研究领域中的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网络，现实世界中的互联如
第２８卷第４期
２１０１年４月
计算机应用研究
ＡｐｉａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｕｅｒｐｌｃｔｏｓａｃｆＣｏｔｓ
Ｖｏ＿８Ｎ．ｌ２ｏ４
Ａｐｒ２０１．１
复杂网络中社团结构划分的分裂算法术陕速
ＺＨＡＮＧｎＣｏｇ，ＳＨＥＮＨｕｉｚｎｇ，ＬＩＦｎｇ —ｈａｅ
（ｎａｏｅｅｏｃｎｍｃＡｔｉｌｇＥｏｏｉＣｌｆｓ＆Ｍａａｅｅｔｈｎｈｉｉｏｎｎｖｒｔ，ｈｎｈｉ００２ｈｎｎｇｍｎ，ＳａｇａａｔｇＵｉｓｙＳａｇａ２０５，ＣｉＪｏｅｉａ）
Ａｂｓｒｃｔａｔ：Ｍｏｔｏｈｒｐｓｄｓｉｔｎｌｏｉｈｒｏｕｔｂｅｆｒｖｒａｇｅｗｏｋｅａｓｆｔｅｒｈｉｈｔｏｌｘｓｆｔｅｐｏｏｅｐｌｉｇａｇｒｔｍｓａｅｎｔｓｉａｌｏｅｙｌｒｅｎｔｒｓｂｃｕｅｏｈｉｇｉｃｍｐｅ — ｔｍｅｉｙａｄｕｎｗｎｑｎｔｙｏｏｔｎｎｋｏｕａｉｆｃｍｍｕｔｕｍｂｒＲｅｅｅｃｎｈｏｔｇｐｃｒｍｅｍｅｔｔｏｌｏｉｔｎｉｎｙｅ．ｆｒｎｉｇｔｅｖｌａｅｓｅｔｕｓｇｎａｉｎａｇｒｔｈｍｎａｄＧＮｌｏｉｈ，ａｇｒｔｍｔｉｐｒｐｏｏｅａｔｓｌｔｉｇａｇｒｔｍａｅｎｄｆｕｉｎｉｔｎｅａｄｔｅｍｏｕａｉｙｆｃｉｎ．Ｉｓｓｇｎａｉｎｂａｉｈｓｐａｅｒｐｓｄａｆｓｐｉｎｌｏｉｈｂｓｄｏｉｓｏｄｓａｃｎｈｄｌｒｔｕｎｔｏｔｆｔｅｍｅｔｔｏｓｓｗａｈｉｆｓｏｉｔｎｅ，ａｄｔｅａｉｉｆｍｏｕａｔｕｎｔｏｏｌｎｈｅｔｃｍｍｕｉｙｎｍｂｅｎｌｒｅｎｔｒｓＥｘｓｔｅｄｆｕｉｎｄｓａｃｎｈｂｌｔｏｄｌｒｙｆｃｉｎｃｕｄｆｄｔｅｂｓｏｙｉｉｎｔｕｒｉａｇｅｗｏｋ． — ｐｒｍｅａｅｕｌｈｗｈｔｔｅａｇｒｔｅｉｎｔｌｒｓｔｓｏｔａｈｌｏｉｈｍａｔｅａｔｉｎｎｂｌｔｎｄｌｗｅｉｏｌｘｔｈａｈｅｐｒｐｓｄｐｒｉｉ— ｓｈｓｂｅｔｒｐｒｉｏｉｇａｉｉｙａｏｒｔｍｅｃｍｐｅｉｙｔｎｔｏｏｅａｔｔｏｔｎｎｏｉｇｃｍｍｕｉｙｓｒｃｕｅａｇｒｔｍｓｎｔｔｕｔｒｌｏｉｈ．Ｎｏｎｙｉｉａａｌｆｆｓｐｅａｉｎｆｒｔｅｓａｓｅｗｏｋ，ｂｔａｓｒｔｅｎｎｓｒｅｔｏｌｔｓｃｐｂｅｏａｔｏｒｔｏｏｈｐｒｅｎｔｒｕｌｏｆｈｏ —ｐａｓｏｎｔｒｅｗｏｋ，ｗｈｉｈｒｆｅｓｔｅａｇｒｔｃｅｌｃｔｈｌｏｉｈｍａｇｔｈｉｉ．ｈｓｈｉｈｓａｌｔｙＫｅｒｓ：ｃｍｐｅｅｗｏｋｓｃｍｍｕｎｔｔｕｔｒｙｗｏｄｏｌｘｎｔｒ；ｏｉｙｓｒｃｕｅ；ｓｉｔｌｏｉｈ；ｍｏｌｒｔｐｌｉａｇｒｔｍｔｎｇｄｕａｉｙ；ｄｆｕｉｎｄｉｔｎｅｉｆｓｏｓａｃ
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