一个基于中心度的社团结构发现新算法
复杂网络节点中心性度量及社团结构检测算法研究
复杂网络节点中心性度量及社团结构检测算法研究复杂网络是一种节点和连接形态复杂的网络结构，具有广泛的应用背景。
而节点中心性度量和社团结构检测算法是复杂网络研究中的关键问题之一。
本文将探讨复杂网络节点中心性度量及社团结构检测算法的研究。
一、复杂网络节点中心性度量节点中心性是衡量节点在网络中的重要程度的指标。
常见的节点中心性度量方法包括度中心性、接近度中心性和介数中心性。
1. 度中心性：度中心性是指一个节点在网络中的连接数，即与其他节点的直接连接数。
度中心性越高，表示该节点在网络中的重要性越大。
在复杂网络中，度中心性可以帮助我们识别网络中的重要节点。
2. 接近度中心性：接近度中心性是指一个节点与其他节点的距离之和，即节点到其他节点的平均距离的倒数。
接近度中心性越高，表示该节点在网络中的重要性越大。
通过计算接近度中心性可以确定网络中的重要枢纽节点。
3. 介数中心性：介数中心性是指一个节点在网络中的信息传播过程中的接触次数。
介数中心性高的节点意味着其在网络中信息传播过程中扮演着重要的角色，是连接不同社团结构的关键节点。
二、社团结构检测算法社团结构是指网络中紧密连接的节点集合，节点在同一个社团内具有相似的特性，而社团之间则相对疏离。
社团结构检测算法的目标是将网络节点划分为不同的社团。
1. 模块度算法：模块度算法是一种常用的社团结构检测方法，通过计算网络内节点之间的连接密度和社团内部的连接密度之间的差异来划分社团结构。
模块度算法将网络中的节点按照不同的社团进行划分，使得网络内部的连接紧密度最大化，社团间的连接稀疏度最大化。
2. 谱聚类算法：谱聚类算法是一种基于图谱理论的社团结构检测方法，通过将网络的拉普拉斯矩阵进行特征分解，得到特征向量，并利用特征向量进行聚类。
谱聚类算法能够将网络的节点按照相似性进行划分，对于发现隐藏的社团结构具有较好的效果。
三、综合应用与展望复杂网络节点中心性度量和社团结构检测算法在现实应用中具有广泛的应用场景。
基于节点互动力的局部社团发现算法
基于节点互动力的局部社团发现算法王天宏;武星;兰旺森;张慧芳【摘要】传统的局部社团检测算法虽然在检测社团质量上很出色，但往往依赖于起始节点的选择，在吸收新成员规则上过于严格或者预设参数难于获得，为此提出一种基于节点互动力的局部社团发现算法。
节点互动力是网络成员间引力关系衡量标准，能真正反映节点间或节点与社团间互作用的强弱。
以网络中局部度最大节点作为暂时社团种子，计算所有节点和社团的互动力，以互动力为标准，选取最大互动力节点作为待加入成员，直至全部成员完成社团划分。
基于已知真实网络和人工网络的实验结果验证了该算法的有效性。
%Traditional local communities detection algorithms generally rely on the choice of the start node and put strict policy on agglomerating new vertices.Moreover,they have predefined parameters which are difficult to obtain.A local communities detec-tion algorithm based on the node interactive force was proposed.The node interactive force which is a metric for the relationship between members of the network,it can truly reflect the interaction between nodes or that between nodes and the community’s work nodes with the local largest degree were regarded as temporary community seeds,the interactive forces of all the nodes and communities were computed as standards,the maximum interaction force nodes were selected as a community member until all the members of the network were divided.The test based on the known real network and the synthetic network verified the effectiveness of the algorithm.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2016(037)005【总页数】6页(P1291-1296)【关键词】复杂网络;社团发现;互动力;模块度;人工合成网络【作者】王天宏;武星;兰旺森;张慧芳【作者单位】忻州师范学院数学系，山西忻州 034000;上海大学计算机工程与科学学院，上海 200072;忻州师范学院数学系，山西忻州 034000;忻州师范学院数学系，山西忻州 034000【正文语种】中文【中图分类】TP393;TP311最近，随着复杂网络的广泛应用，社团检测算法的研究引起了众多学者的注意。
大规模网络中的社团发现算法研究
大规模网络中的社团发现算法研究社团发现是网络科学中一个重要的研究方向，其旨在揭示网络中存在的隐藏结构和组织规律。
大规模网络中的社团发现算法研究侧重于解决当网络规模庞大时，如何高效准确地识别和划分社团的问题。
本文将介绍几种主要的大规模网络社团发现算法，并评估其优劣与适用场景。
首先，我们将介绍一种基于模块度优化的算法——Louvain算法。
该算法在大规模网络中具有快速和高效的优势，并在广泛的领域得到应用。
Louvain算法的核心思想是通过优化网络的模块度来划分社团。
它基于迭代过程，通过不断地合并节点，不断提高网络的模块度，从而得到最优的社团划分结果。
然而，Louvain算法的缺点是容易陷入局部最优解，并且在处理大规模网络时，时间复杂度较高。
为了解决Louvain算法的局限性，Girvan-Newman算法被提出。
Girvan-Newman算法采用了基于边介数的思想，通过计算边的介数来度量边对网络社团划分的重要性，然后迭代地删除介数最大的边，直到网络被分成了多个社团。
该算法的优势是可以揭示社团之间的层次结构，并且对于大规模网络具有较好的可扩展性。
然而，Girvan-Newman算法在处理网络嵌套和重叠社团时存在一定的挑战。
除了传统的算法外，近年来，一些基于深度学习的算法也被提出来解决大规模网络中的社团发现问题。
其中，Graph Convolutional Network (GCN) 是一种非常有潜力的算法。
GCN通过学习节点特征之间的关系来刻画网络结构，然后通过多层的神经网络进行社团发现。
GCN具有较好的鲁棒性和准确性，并且可以处理大规模网络。
但是，GCN算法的计算复杂度较高，且对网络的输入表示形式要求较高，需要将网络表示为图结构，这对一些具有特殊结构的网络来说并不方便。
除了上述提到的算法，还有一些其他的方法被用于解决大规模网络中的社团发现问题。
例如，基于聚类的方法、基于拓扑排序的方法等等。
这些算法各有优劣，适用于不同的场景。
《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。
一种基于节点相似度的社团探测算法
ｏ ｉｒ ｉ ｓ ｎ ｅ ｐｒ ｉａ ｌ ｏ ｕ ｒ ｄｓ ｆｃｖ ； ｈ ｐｒ ｅ ｔ ｓ ｌ ｍ ｙ ｅ ｓｎ ｂ ｐ ｎｔ ｎ ｈ ｍ ｕ ｉ ｓｕ ｕ ｔ ｔ ｆ ｅ ｔｎ ｄ ｈ ｐ ｘ ｔ ｖ ｕ ｏ ｍ ｄ ｌｉ ａ ｆ ｉ Ｔ ｅ ｘｅ ｍ ｎ ｌ ｕｓ ａ ａｏａ ｌ ｅ ｌ ａｏ ｅｃ ｍ ｎｙ ｔ ｃ ｒ ｈ ａｏ ａ ｔ ａ ｏ ｍ ｅ ａ ｅ ｔ ｆ ａ ｔ ｎ ｉｅ ｅ ｅ ｙ ｔ ｅ ｉ ａｒ ｔ ｅ ｒ ｅｘａ ｉ ｔ ｏ ｔ ｒ ｅ，ａ ｔ ｓｏ ｓｈ ｒ ｕ ｉ ｎｉ ｗｔ ｒ ｌ ｄ ｒ ｒ ｓｎｂ ． ｈ ｗ ｔ ｅ ｌｓ ｌｅ ｉ ｅ ｉ ａ ａ ｅ ｏ ａｌ ｅ ｓ ｔ ｉ ｎ ｈ ａｔ ｎ ｅ ａ ｙ ｅ
Ｂ ｓ ｉｈ ｏ 中 。 ｅｔ ｇ ｂ ｒ Ｎｅ
结 束 ， 时得 到 的社 团结构 就是 此 算法 得 到 的最好 的社 此 团结构 ， 出社 团的 最大模 块度 值 。 输
４ 算法测试
４ ． １划分社团的检验方
为 了 检 验 算 法 的 有 效 性 ． 以采 用 两 种 方 法 对 算 法 可
ｍｘ 【 ∑Ｓ， ａｓ】 Ｏ） ｉ ＝ ｊ
３ 算法描述
３１计算复杂网络中每个节点的邻居节点 ．
分 别 计 算 每 个 节 点 与 它 的邻 居 节 点 的 节 点 相 似 度 。
５ 重 复 执行 第 ４步 ， 到 模块 度 不 再 增加 ， 时得 ） 直 此
到 了 一 个 局 部 最 优 解 。此 时 记 为 一 次 迭 代 。 ６ 重 复 执 行 第 ３ ４ ５步 ． 到 模 块 度 达 到 最 大 值 ） 、、 直 在 Ｂ Ｔ 算 法 中 模 块 度 达 到 最 大 值 的 判 断 标 准 为 ＳＮ 记 录社 团 结构 的 矩 阵 Ｃ ＯＭ 与 上 一 次 划 分 的 结 果 相 同 ， 此 时 算 法 停 止 ， 到 了 一 个 全 局 最 优 解 。社 团 结 构 划 分 得
设计一种社团检测方法,写出社团划分过 程以及社团划分结果。
设计一种社团检测方法,写出社团划分过程以及社团划分结果。
社团划分是社会网络分析中的一种技术，它能揭示社会网络系统中的社团结构。
也就是说，它可以用来发现有共同的意见、行为和兴趣耦合在一起的社团成员，并将他们与社会网络
中的其它成员区分开来。
设计一种社团检测方法可以帮助更好的促进社团的发展和管理，
下面是这种社团检测方法的社团划分过程以及社团划分结果。
首先，利用实验数据，构建社会网络拓扑，即连接成员之间的社会关系。
这一过程中，通
常需要使用社会关系网络数据库，或社会关系理论中所描述的规则，对社会网络内部进行
建模和分析。
接下来，利用图划分算法，将整个社会网络划分成若干个独立的子网络（社
区或社团）。
在这一步中，通常会考虑到连接任意两个社团中的节点之间的强烈度以及该
网络中包含的异质性。
在社区发现之后，将使用模糊聚类和变量之间关系的数据挖掘算法，把社会网络中的成员分层分组，以划分出每个社团中的几个存在相同特征的子社团，最终
构建出完整的社团划分结果。
最后，构建的社团划分结果将反映不同社团中成员之间彼此相关的社会关系，也能显示出
不同社区中所包含的不同类别的成员的共性及特点。
总之，上述的社团划分过程及社团划分结果，通过实现不同社团之间及其每一个社团中成员之间的连接，能够更好的促进社团的发展和管理，帮助社团成员更有效地了解和支持彼此，从而实现团队合作的目标和持久的成长。
一种基于超网络视角的复杂网络社团区划算法
中图分 类号 ：Ｔ Ｐ ３ ０ １ ． ６ ； Ｔ Ｐ ３ ９ ３
文 献标 志码 ：Ａ
文 章编 号 ：１ ０ ０ １ — ３ ６ ９ ５ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２ — ０ ３ ５ ４ － ０ ４
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ ． ３ ６ ９ ５ ． ２ ０ １ ４ ． ０ ２ ． ０ ０ ８
Ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ． ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｎ ｄ ｉ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ
ｃ ｏ ｍ ｍｕｎｉ ｔ ｙ ｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕｒ ｅ ｉ ｎ ｃ ｏｍｐｌ ｅ ｘ ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ
ＷＵ Ｐ ｅ ｎ ｇ ． ＷＡ Ｎ Ｇ Ｈ ｅ ｎ ｇ — ｓ ｈ ａ ｎ ．Ｌ Ｉ Ｕ Ｑ ｉ
步提高社 团区划精度 ， 特别是在未知 网络社团个数 的情况下如
１ 算 法研 究
Ｇ Ｎ算法 是 Ｇ ｉ ｒ ｖ ａ ｎ和 Ｎ ｅ ｗ ｍａ ｎ提 出 的一种 社 团 区划 的分 裂算法 。根据社 团 的描 述 ， 社 团 内部 节点 连接 稠 密 ， 社 团 间的连接相对稀疏 ， 社 团间的少 数连 接将成 为社 团 间通信 时
Ｇ ． ． ， Ｇ ， 定义一个 ｋ×ｋ的对称 矩 阵 ｅ＝（ ｅ ） ， 其中ｅ 表
的研究 … ， 主要从 整体和局部对超网络进行研究 ， 包括超 网
络中网络与网络间关系的研究 、 利用外界 与网络 间关 系对网络
收稿 日期 ：２ ０ １ ３ ０ ５ — ０ ２ ；修 回 日期 ：２ ０ １ ３ － ０ ６ — ２ ６
社团结构发现方法
网络特征矩阵分解为矩阵因子 W 与其转置矩阵乘 积的形式。
节点类别判定：通过对称非负矩阵分解，得到 矩阵因子 W，大小为 n × k 。n 是网络中的节点数目， k 是网络中的社区数目，矩阵 W 的元素 Wij 为第 i 个节点属于第 j 个社区的概率。本文采用最大概率 判别原则：如果 Wij 为第 i 行 Wi,:中的最大元素，那 么节点 i 属于社区 j。通过判断每个节点的社团类别， 可以得出整个网络的社区结构。
定理 1 设 X 为 n 阶对称矩阵，秩为 r，则存在 酉 矩 阵 U ， 使 得 X=U ∑ UT 。 其 中 ， ∑ = diag(δ1,δ2 ,...,δn ) ， δi 为矩阵 X 的所有特征值， 且 δ1 ≥ δ2 ≥ ... ≥ δr > 0 。
根据定理 1，对于 k ≤ r ，原矩阵 X 的 k 秩近似 矩阵 Xk 可以表示为：
下面详细介绍基于奇异值分解的初始化方法 和对称非负矩阵分解。
3 基于奇异值分解的初始化方法 （Initialization method based on SVD）
首先介绍奇异值分解(Singular Value Decomposition , SVD)的一些基本概念，然后给出基于奇异值分 解的初始化方法。
2 社区发现方法整体框架（Community discovery framework）
复杂网络的社区发现问题分为非重叠社区发现 和重叠社区发现，本文仅考虑无向网络的非重叠社 区发现问题。首先构建复杂网络的特征矩阵；其次 利用基于奇异值分解的初始化方法，得到初始化矩 阵；再次利用对称非负矩阵分解，求出最终的矩阵 因子；最后利用矩阵因子进行节点类别判定，获得 网络的社区结构。复杂网络的社区发现整体框架见 图 1。下面分别针对四个模块进行介绍。
一种基于聚类技术和蚁群算法的社团发现方法
率， 这是 算 法 的核 心 。在数 据挖 掘 的聚类 分析 中 ， 常用 的三 种度 量 相似 度 的方 法 是 欧 氏距 离 、 用 夹 角余 弦 利 和相关 系数 来计 算ｕ 。
欧 氏 距 离 的定 义 如 下 ：
厂 ——— ———— ——一 —
ｄＸ， ） ∑（ ） （ 一 ／ 一 Ｘ
很多 实际 的大 型 网络 中的社 团发现 ， 面我们 将使 用蚁 群算法 对其 进行 优化 。 下
３ １ 基 于蚁群 算法 的优 化方 法 ．
根据 蚁群算 法 的原理 ， 整个 结点 矩 阵 ｗ 应 到一个 蚂蚁矩 阵 Ａ 即每个 结点上 对应 的蚂 蚁数 量 。 将 ， 对
同 时 ， 只蚂 蚁在第 走次 移动 ， 动方 向是从 结点 ｘ 每 移 到结 点 ｘ， 留下 的信 息 素量为 ： ，
ｒ Ｘ Ｘ ， （ ， ）一 — ＝ 二 ＝二 二 二 二 ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ＿ ｋ ｌ二 二 二 ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ 二 二 二
（） ４
＾∑（ ） 一 ｊ ／ 一 。 ∑（ 一。 ｘ ）
ｋ一 】 ｋ １
其 中 ， ， ， 均值 ， 一 ∑ ， ， ∑ 为 ｚ一
（ ， ， 个子 网络 中 ， Ｅ ）这 结点 的聚 集程 度 达 到什 么标 准 时 才 能算 是 一 个 社 团 ， 要 根 据不 同 的社 团 要求 来 这
网络分析中的社团发现算法研究
网络分析中的社团发现算法研究随着互联网的快速发展和普及，网络分析成为了一门重要的研究领域。
在大数据时代，社团发现算法是网络分析中一项核心任务，用于发现网络中的社团结构，揭示网络中的隐藏信息，对于理解网络结构和社交关系具有重要意义。
本文将探讨网络分析中的社团发现算法的研究进展和应用。
首先，我们来介绍社团发现算法的定义和基本原理。
社团发现算法旨在将网络中具有相似连接和交互模式的节点划分为一个社团，即将网络划分为若干个相对独立的子网络结构。
这些子网络结构通常被称为社团。
社团发现算法基于节点之间的连接强度和相似性，通过计算节点之间的距离或相似度来找到社团结构。
常用的社团发现算法有基于模块性的方法、谱聚类方法、基于模型的方法等。
基于模块性的社团发现算法是最常用的一类算法。
它通过计算网络中节点之间的模块性来评估社团划分的质量。
模块性是一种表示社团结构紧密程度的度量指标，它衡量了实际社团内部连接与预期连接之间的差异。
常见的基于模块性的算法有Louvain算法、GN算法、CNM 算法等。
这些算法通过不断优化社团划分的模块性来寻找最优的社团结构。
谱聚类方法是一种基于图论和代数方法的社团发现算法。
它通过将网络表示为一个拉普拉斯矩阵，然后利用拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类。
谱聚类方法在处理大规模网络时具有较好的性能和效果，广泛应用于社团发现和聚类分析。
常见的谱聚类算法有标准谱聚类、归一化谱聚类等。
除了基于模块性和谱聚类的方法，还有一些基于模型的社团发现算法。
这些算法通过建立概率模型来描述网络中的社团结构，并使用贝叶斯推断或最大似然估计等方法来学习模型参数。
基于模型的算法可以更好地处理复杂网络中存在的噪声和不确定性，提高社团发现的准确性和鲁棒性。
常见的基于模型的算法有概率潜在社团模型（PLP）、狄利克雷过程混合模型（DPMM）等。
在实际应用中，社团发现算法被广泛应用于社交网络分析、推荐系统、生物网络分析等领域。
例如，在社交网络分析中，社团发现算法可以用于识别用户群体、分析信息传播和影响力传播。
度中心性节点局部扩展的社区发现算法
法首先将整个网络看成一个社区， 然后计算网络中 每条边的介数并去除介数最大的边， 重复以上操 作， 直至网络中的所有边都被删除。该算法生成的
收稿日期： 2017 年 5 月 19 日， 修回日期： 2017 年 6 月 14 日 基金项目： 绥化学院青年基金重点项目 （编号： KQ1301002） ， 2016 年黑龙江省大学生创新创业训练计划项目 （编号： 201610236014） ； 国家青年科学基金项目 （编号： 61401185） 资助。 作者简介： 赵卫绩， 男， 硕士， 讲师， 研究方向： 数据挖掘、 社会网络分析。田雨， 男， 研究方向： 算法设计与分析。王铁滨， 女， 副教授， 研究方向： 数据仓库、 数据分析。刘井莲， 女， 博士， 讲师， 研究方向： 社会网络分析与社会媒体挖掘。
2208
赵卫绩等： 度中心性节点局部扩展的社区发现算法
第 45 卷
总第 337 期
2017 年第 11 期
计算机与数字工程 Computer & Digital Engineering 计算机与数字工程
Vol. 45 No. 11 2207
度中心性节点局部扩展的社区发现算法
赵卫绩 田井莲
152061）
（绥化学院信息工程学院 摘 要
针对传统社区发现方法在存在度中心节点的社会网络中表现不佳的问题， 提出一种面向度中心性网络的局部
微博、 微信的兴起， 用户在这些网站上的沟通、 评
价、 分享， 产生了丰富的内容。在这些网络上， 人与 人之间、 人与内容之间、 内容与内容之间形成了海 量的关系数据。这些关系数据可以用网络来表示， 网络中的节点表示人或内容， 边表示节点之间的关 系。在这些网络中隐含着很多密集区， 区内节点间
《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、引言在现实生活和工作中，社团或派系是人们按照某种共同特征或兴趣自发形成的组织。
为了更好地理解和利用这些社团结构，我们提出了一种基于派系定义的社团划分模型及算法。
该模型旨在从复杂网络中提取社团结构，并通过对派系的定义和划分，为后续的社交网络分析、社区发现等提供基础。
二、派系定义派系是指在网络中具有相似行为或属性的节点集合。
在本文中，我们定义派系为网络中一组紧密相连的节点，这些节点在某种特征上具有相似性，且与其他非派系节点的连接相对稀疏。
三、社团划分模型我们的社团划分模型基于派系定义，主要分为以下步骤：1. 节点相似性度量：首先，我们根据节点的属性、行为等信息计算节点之间的相似性。
这一步骤的目的是为了找到具有相似特征或兴趣的节点。
2. 派系识别：在得到节点相似性度量后，我们通过设定阈值等方式识别出网络中的派系。
这些派系在网络中具有较高的内聚性，即内部节点之间的连接较为紧密。
3. 社团划分：在识别出派系后，我们将相似的派系归为同一社团。
这一步骤的目的是将具有共同特征或兴趣的节点组合在一起，形成具有明确边界的社团。
四、算法实现基于上述模型，我们提出了一种基于派系的社团划分算法。
该算法主要分为以下几步：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、去重、标准化等操作，以便后续分析。
2. 计算节点相似性：利用各种相似性度量方法（如余弦相似性、皮尔逊相关性等）计算节点之间的相似性。
3. 派系识别：通过设定阈值等方式识别出网络中的派系。
这一步骤可以采用各种社区发现算法（如谱聚类、模块度优化等）。
4. 社团划分：将识别出的派系进行合并和调整，形成具有明确边界的社团。
这一步骤可以通过层次聚类、图割等方法实现。
5. 结果评估：对划分结果进行评估，可以采用模块度、轮廓系数等指标来衡量社团划分的准确性和有效性。
五、实验与分析我们采用真实世界的社交网络数据集进行实验，验证了我们的模型和算法的有效性。
networkx社团划分
networkx社团划分一、社团划分简介社团划分是网络分析领域中的一个重要研究方向，它旨在将网络中的节点划分为若干个具有相似属性的子集，这些子集被称为社团。
在现实世界中，社团划分有着广泛的应用，例如社交网络中的兴趣群体、企业组织中的部门划分等。
本文将介绍一种基于网络X库的社团划分方法，并通过对实例进行分析，来展示如何利用这一方法进行有效的社团发现。
二、社团划分算法介绍1. Louvain算法：这是一种基于模块度优化的层次聚类算法，通过不断将具有高相似度的节点合并，从而找到网络中的社团结构。
2.Newman算法：这是一种基于社区密度的算法，通过计算节点之间的相似度，来发现网络中的社团结构。
map算法：这是一种基于信息理论的算法，通过计算节点之间的信息流，来发现网络中的社团结构。
三、网络X工具库的使用网络X是一个开源的Python库，用于分析和可视化网络结构。
以下是使用网络X进行社团划分的基本步骤：1.导入网络X库和相关算法模块。
2.读取或创建网络数据集，例如：邻接矩阵、图文件等。
3.应用社团划分算法，如Louvain、Newman或Infomap等，对网络进行社团划分。
4.可视化划分结果，如绘制社团结构图、计算社团密度等。
四、实例分析与结果展示以下将以一个简单的社交网络为例，展示如何使用网络X库进行社团划分：1.导入所需的库和数据集。
2.创建网络图，并添加节点和边的权重（相似度）。
3.应用Louvain算法进行社团划分。
4.输出划分结果，如社团列表、社团密度等。
5.可视化划分结果，如图1所示。
图1：社团划分结果示例五、总结与展望本文介绍了网络X库在社团划分方面的应用，通过对实例进行分析，展示了如何利用这一库高效地进行社团发现。
在实际应用中，根据不同场景和需求，可以选择合适的社团划分算法，结合网络X库进行深入研究。
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。
基于发现社团核心的社团检测算法研究
基于发现社团核心的社团检测算法研究基于发现社团核心的社团检测算法研究摘要：社团检测是社交网络分析中一个重要的研究领域，通过揭示社交网络中的社团结构，可以帮助我们理解社会关系、发现潜在的潜在关键人物以及进行精确的社区发展规划。
本文提出了一种基于发现社团核心的社团检测算法，以便更好地揭示社交网络中的社团结构。
该算法首先提取社交网络中的节点特征，然后采用聚类算法对节点进行聚类，最后根据社团的紧密性和连接程度评估社团的核心性。
实验结果表明，该算法能够高效地检测社交网络中的社团，并且对于不同类型的社交网络有较好的适应性。
1. 引言社团检测作为社交网络分析中的一个关键任务，被广泛应用于社会学、计算机科学以及其他领域。
通过社团检测，我们可以了解社交网络的组织结构，发现隐藏的社交关系，并且可以为社区发展和社交网络分析提供有价值的见解。
在过去的几年里，许多社团检测算法已经被提出，但是大多数算法只能发现社团的整体结构，缺乏对社团核心的详细揭示。
2. 相关工作许多传统的社团检测算法主要基于图划分或聚类的方法。
例如，Girvan-Newman算法使用图的边介数作为社团检测的度量。
Louvain算法则使用模块度作为社团检测的优化目标。
尽管这些算法在一些情况下表现良好，但是它们通常无法揭示社团的核心结构。
3. 方法本文提出了一种基于发现社团核心的社团检测算法。
算法的主要步骤如下：（1）节点特征提取：我们首先对社交网络中的节点进行特征提取，包括节点的度中心性、介数中心性、连通度等。
（2）节点聚类：基于节点特征，我们采用聚类算法将节点划分为不同的社团。
在聚类过程中，我们使用了一种改进的K-means算法，该算法考虑了节点的相似性和差异性，并将相似的节点放置在同一个社团中。
（3）社团核心评估：为了评估社团的核心性，我们引入了紧密性和连接程度两个指标。
紧密性表示社团内节点之间的紧密程度，连接程度表示社团与其他社团的连接强度。
通过综合考虑这两个指标，我们可以判断社团是否为核心社团。
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。
基于兴趣相似度的社区结构发现算法研究
基于兴趣相似度的社区结构发现算法研究
韩瑞凯;孟嗣仪;刘云;郭英慧;张彦超
【期刊名称】《铁路计算机应用》
【年(卷),期】2010(019)010
【摘要】复杂网络通常会呈现出社区结构特性,如何在实际网络中高效地发现社区结构是近年来复杂网络的研究热点之一.到目前为止,已经提出很多分析复杂网络社区结构的算法.但是大部分算法基于无权网络并且有些算法由于其时间复杂度的过高导致其不适合应用于对大型网络的分析.本文提出一种基于兴趣相似度的社区结构发现算法.该算法适用于加权网络,并且降低时间复杂度.
【总页数】5页(P10-14)
【作者】韩瑞凯;孟嗣仪;刘云;郭英慧;张彦超
【作者单位】北京交通大学,通信与信息系统北京市重点实验室,北京,100044;北京交通大学,通信与信息系统北京市重点实验室,北京,100044;北京交通大学,通信与信息系统北京市重点实验室,北京,100044;北京交通大学,通信与信息系统北京市重点实验室,北京,100044;北京交通大学,通信与信息系统北京市重点实验室,北
京,100044
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于用户多属性加权和兴趣相似度的协同过滤算法研究 [J], 罗海媛;章牧
2.基于节点相似度的社团发现算法研究 [J], 张若昕;柴丹炜;熊小峰;刘建生;乐光学
3.基于连边相似度的重叠社区发现算法研究 [J], 施伟;傅鹤岗;张程
4.一种基于社区结构的用户兴趣关联规则发现方法 [J], 邓智龙;张海粟;黄立威
5.基于内容相似度的社区发现算法研究 [J], 钟磊
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于中心度发现的中心社团
基于中心度发现的中心社团卢鹏丽;贾春旭【期刊名称】《兰州理工大学学报》【年(卷),期】2012(38)6【摘要】使用度中心度与流介数中心度相结合的方法,首先计算出节点的度中心度和流介数中心度,得出网络中的几何中心点和信息、物质或能量在网络上传输时经过路径最多的节点,并将这两个指标作为一个整体考虑,得到这两个指标相对比较大的节点,再在这些节点和其邻居节点上利用CPM社团发现算法,从而发现网络中的中心社团.此方法可以发现网络中相对“重要”的社团,对复杂网络上的传播机理、相继故障等分析都有一定的意义.随后利用该方法分析兰州市公共交通线路网络的中心社团结构,结果表明该社团在网络中的确可以起到比较重要的作用.%By using combined method of degree centrality and flow-between centrality, the degree centrality and flow-between centrality of the nodes were computed first and then, the geometric center of the network and the node with the most routing through it in course of transmission of information and substances or energies on the network would be obtained. Taking these two indices as a whole into consideration, the nodes with these two indices of comparatively large magnitude were obtained. Therefore, the central community on the network could be discovered from among these and neighboring nodes by using CPM discovery algorithm of central community. By using this method, the relatively "important" community of the network could be found and this would have certain significance foranalysis of the spreading mechanism on the complex network, and successive failure. Finally, the structure of central community of urban public traffic network of Lanzhou was analyzed with this method and its result indicated that the central community would play a central role in the whole network.【总页数】6页(P82-87)【作者】卢鹏丽;贾春旭【作者单位】兰州理工大学计算机与通信学院,甘肃兰州730050;兰州理工大学计算机与通信学院,甘肃兰州730050【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.基于中介中心度的微博影响力个体发现 [J], 朱静宜2.一个基于中心度的社团结构发现新算法 [J], 戴爱明;高学东;王立敏3.基于局部中心度的在线论坛意见领袖发现算法 [J], 俞淮;郑倩冰;毛羽刚;朱培栋4.一种基于流行度和中心度的内容网络社区发现方法 [J], 康钊宁;贾彩燕;柴变芳;5.一种基于流行度和中心度的内容网络社区发现方法 [J], 康钊宁;贾彩燕;柴变芳因版权原因，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)。
谱平分法最坏情况 下时间复杂度 为 ０（ ， Ｌ算 法的时间复 ｎ）Ｋ 杂性是 ０（ｎ） 其 中 ｎ表示 网络节 点数 ， 表示 迭代 次数。谱 ｔ ， ｔ 平分法和 Ｋ Ｌ算法均需 要事先知 道该 网络的两社 团特征 ， 否则 可能得不 到正 确结 果 。层级 聚类 典 型算 法 是 Ｇｒａ， ｅ ． ｉ ｎＮ ｗ ｖ
ｏ ｏ ｅｉ ， ｅｉ １０ ８ ，Ｃ ｉ ２ Ｉｓｔｔ ｏ ｎｆｃｕｅｎ ｕｔ ｅｅ ｐ ｅｔ Ｎ ｎｈ ｎ ｎ ｋｎ ｎｖｒｔ， ａｃ ａｇ３ ０ ６ ｎｌ ｙＢ ｉ ｇ Ｂ ｉｎ ０ ０ ３ ｈｎ ； ．ｎｔｕ ｇ ｊ ｎ ｊｇ ａ ｉ ｅ ｆＭａｕａｔｒ Ｉｄ ｓｙＤ ｖｌ ｍ ｎ ， ａｃａ ｇＨａｇｏｇ Ｕ ｉ ｓｙ Ｎ ｎｈｎ ３０ ３， ｒ ｏ ｅ ｉ
ｈｒ ａ ｙ网络及 计算机 随机 生成 网络 中并进 行 了比较 。 实验 结果 表 明 ， 所提 出的 Ｄ Ｇ 算法在 运 行 效 率和效 果 方 ＣＮ
面较之 Ｇ Ｎ算 法均 具有 一定的优 势 。 关键 词 ：社 团结构 ；节 点 中心度 ； Ｎ 算法 ； Ｃ Ｎ算 法 Ｇ ＤＧ
中图分类号 ：Ｔ ３ ３ Ｐ ９ 文献标 志码 ：Ａ 文章 编号 ：１０ —６ ５ ２ １ ） ８ ２ ０ — ３ ０ １ ３ ９ （ ０ １ ０ —９ ９ ０
ｇ ｎ ｒ ｔｄ ｒｎｄ ｍｌ ｙ ｃ ｍ ｐ ｔｒ，ａ ｄ ｔ ｅ ｏ ａ ｅ ｈ ｍ ． Ｅｘ ｅ ｍ ｅ ｔｒ ｓ ｔ ｈ ｗｓｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｌｏ ｔ ｍ ｓ ａ ａ ａ ｅｉ ｅ ｅ ａｅ ａ ｏ ｙ ｂ ｏ ｕ ｅ ｎ ｈ ｎ ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｔｅ ｐｒ ｉ ｎ ｅ ｕｌ ｓ ｏ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｇ ｒ ｈ ｈａ ｄｖ ｎｔｇ ｎ ｓ ｉ
（ 。 ） 其 中 ｎ为节点数 ， 为节点连 边数。Ｔｌｒ ｍｎ ， ｍ ｙｅ 等人 提出
０ 引言
社 团结构发现 对理 解复 杂 网络 结构 特征 属性 至关 重要 。 目前社 团结构发现方法主要分为两大类 ， 即计算机科 学中的图 分割算法和社会学领域的层级 聚类 算法… 。针对 图分割算法
收 稿 日期 ：２ １ － １ ０ ０ ｌ０ —６；修 回 １ 期 ：２ １ —２ ２ ３ ０ １０ — ８
（０ ９ Ｇ ６ ２ ） ２０ Ｚ ５ ０ ２
基 金 项 目 ： 国 家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目 （０ ６ ０ ８ ； 家 航 空科 学 基 金 资 助 项 目 ７９ ２ ０ ） 国
第２ ８卷第 ８期
２ １ 年 ８月 ０１
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａ ｉｎ Ｒｅ ｅ ｒｈ ｏ ｍｐ ｔ ｒ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆＣｏ ｕ ｅ ｓ ｃ ｏ
Ｖｏ ＿ ． ｌ２８ Ｎｏ ８ Ａｕ ．２ １ ｇ ０１
一
个 基 于 中心度 的社 团结构 发 现 新 算 法 冰
ｃ ｍ ｍｕ ｉｙ ｓｒ ｃｕ ｅ ｃ ｎｔａ ｏ ｅ ｙ ｓｅ ｏ ｎｔ ｔ ｔ ｒ ｅ ｒ ｌｎ ｄ ｓｂ ｔｐ，ｔ ｎｓ ｈ ｏ ｍｕ ｉｙ ｓｒ ｃｕ ｅ ｄｖ ｄ ｎ ．Ｔｈｉ ｇ ｒｔ ｍ ｏ ｄ ｏ ｉｈ ｃ ｓ ｆｐ — ｕ ｏ ｆ ｉｈ ｔ ｅ ｃ ｍ ｉ ｎ ｔ ｔ ｔｒ ｉｉ ｉ ｇ ｕ ｓａ ｏ ｉｈ ｇ ｔ ｆｈｇ ｏ ｔｏ ａ ｌ ｉ ｒ
ｄｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ — ６ ５ ２ １ ．８ ０ ０ ｏ：０ ３ ６ ／．ｓ ．０ １３ ９ ．０ １ ０ ．３ ｓ
Ｎｅ ａｇ ｒｔ ｍ ｆｄ ｔ ｃ ｉ ｇ ｃ ｍｍｕ ｉ ｔｕ ｔ ｒ ａ ｅ ｎ ｄ ｇ ｅ ｅ ｔａ ｉ ｗ ｌ ｏ ｉ ｈ ｏ ｅ ｅ ｔｎ ｏ ｎ ｔ ｓｒ ｃ ｕ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｒ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌｔ ｙ ｙ
该算 法根 据 节点 中心 度 以及 节点之 间的 最短路 径首 先确 定社 团结构 中心 节点集 ， 然后 逐步删 除社 团结构 中心 节 点之 间的 最大边介数 连边 ， 完成 社 团结构 划分。Ｄ Ｇ Ｃ Ｎ算法避 免 了 Ｇ 算法边介 数计 算开销 大的 问题 ， Ｎ 算法 的时 间复 杂度 约为 Ｏ（ｍｎ ， 中 ｃ为常数 ， 网络成 员数 ， 为 网络 连 边数 。将 Ｄ Ｇ 和 Ｇ 算法 同 时应用 到 ｚ ｃ ）其 ｎ为 ｍ ＣＮ Ｎ ａ
・
２１ ９ ０・
计 算 机 应 用 研 究
第２ ８卷
低了Ｇ Ｎ算法的时间复杂度 。
长度。考虑到 ｃ 和 ｄ ，计量单 位的不 同， ｃｖ ） 在实际计算过
程 中需 作 标 准 化 处 理 。
１ 相关定 义及算 法提 出
复杂网络节点度是指 网络 中任意节点 与此节点连接 边的 数 量。节点 中心度是描述 网络局部特性 的基本参数 ， 可以反映 网络的宏观统计特征 ， 而节 点最短路径具 有重要几何 性质 ， 对 衡量节点之 间的跨度 比较 有实 际意义 。为 了简便起 见 ， 本文研
ｏ） ｄ 估算 出部分连接 的近似边介 数 ， 而不是计 算出全部连 接的
精确边介数 。显然 ， 这种 方法计算速度 的提高是 以牺牲聚类精
度为代价 的。考虑到 Ｇ Ｎ算法效 率低是 因为 边介数 计算开销
过 大 ， ａｉｃｉ 人 提 出 了 连 接 聚 类 系 数 （ｉｋｃ ｓ ｒ ｇｃ— Ｒ ｄｃｈ 等 １ ｌ ｔ ｎ ｏ ｎ ｕｅ ｉ
ｍ 算法（ ｎ ａ 简称 Ｇ Ｎ算法 ） 。Ｇ ｊ Ｎ算 法 引入边 介 数 （ ｄｅｂ． ｅｇ—ｅ
ｔｅｎ ｅｓ 概念 ， ｗ ｅｎｓ） 其基本思 想是 网络 中边介数 最大 的边 有可 能 是社 团之 间的 连边 ， 边介 数 可 以通过 最短路 径 来进 行计 算 。 Ｇ Ｎ算 法 由于边 介 数 计算 开 销 过大 而 导致 时 间 复 杂性 为 ０
ｅ ｃ ｎ） ｉ ｅ ｆ ｉ ｔ取代 Ｇ Ｎ算 法的边介数 ， 这一算 法的时 间复杂性 为 ０ （ ／ 。对于稀疏 网络 ， ｍ４ｎ ） 算法 时间复 杂度为 Ｏ（ ， ｎ ） 该算法
的 最 大 局 限 性 是 不 适 合 处 理 短 回路 很 少 甚 至没 有 的复 杂 网络 。
ｔｅ ａｇ ｒ ｈ ｆ ｓ ｃ ｎ ｒ ｄ ｔ ｅｃ ｍｍｕ ｉ ｔ ｃｕ ｅｃ ｎｒ ｌ ｏ ｅ ，ｔ ｅ ｅｅｅ ｄ ｅ ｉ ｅｂ ｇ ｅ ｔ ｅｗｅ ｎ ｅ ｓａ ｎ ｅ ｈ ｌｏ ｉ ｍ ｉ ｔ ｏ ｆ ｍｅ ｏ ｔ ｒ ｉ ｈ ｎｔ ｓｒ ｔ ｒ ｅ ｔ ｄ ｓ ｈ ｎ ｄ ｌｔｄ ｅ ｇ ｓｗ ｔ ｔ ｉｇ ｓ ｂ ｔ ｅ ｎ ｓ ｍｏ ｇ ｔ ｙ ｕ ａｎ ｈｈ ｈ
ＤＡＩＡｉｍｉ ｇ — ｎ ． ＧＡＯ ｅ ｄｏ ，Ｗ ＡＮＧ ｉｍｉ Ｘｕ ． ｎｇ Ｌ— ｎ
（ ． ． ｃｏｌｆＥ ｏｏ ｉ １ｎ Ｓｈｏ ｏ ｃｎｍｃ ｓ＆Ｍａａ ｅ ｅｔ ｂ Ｍａａ ｅ ｅｔ ｅｔ Ｃ ｉａＥ ｕａｉ ｃｎ ｍ ｆｒ ｔｎＮ ｔ ｎｖｒｔ ｏ Ｓｉ ｃ Ｔｃ— ｎｇｍ ｎ， ． ｎｇｍ ｎ ｎｅ ｏ ｈｎ ｄｃｔ ｎＥ ｏｏ ｙＩ ｏｍａｉ ｅ，Ｕ ｉ ｓｙｆ ｃ ｎｅ＆ ｅｈ Ｃ ｒ ｆ ｏ ｎ ｏ ｅ ｉ ｅ
ｒｍ ｔ ａ ｕａｎ ｈｎｕｉｇＧ ｌｏｉ ｍ， ｈ ｇｒｈ ｎｉ ｔ ｅ０（ｍ ）ｗ ｅ ｗ ｓ ｏ ｓ ｎ， ａ ｔｅ ｕ ｂｒ ｆ ａ ｅ ｒ ｌ ｌｔ ｇ ｅ ｓ Ｎ ａ ｒｈ ｔｅａ ｏｉ ｍ ｒ ｍ ｃ ｎ ｈｎｃ ａ ｃｎｔ ｔ ｎｗ ｓｈ ｍ ｅ ｅｃｃ ｉ ｗ ｎ ｇ ｔ ｌ ｔ ａ ｎｉ ａ ａ ｎ ｏ
戴爱 明ｈ ，高学东ｈ济管理 学院 ； ． ． ｂ 中国教 育 经济信 息网管理 中心 ， 北京 １０ ８ ； ． ００３ ２ 南昌航 空 大学 制造 业发
展研 究所 ，南 昌 ３ ０ ６ ） ３０３
摘
要 ：针对 ｃ Ｎ算法在社 团结构 发现 中时 间复杂度 高等 问题 ， 出一 种基 于 中心度 的 Ｇ 提 Ｎ改进 算 法（ Ｃ Ｎ） ＤＧ 。
ｎ ｔ ｏ ｋ ｍｅ ｅ ，ｍ ｓ ｈ ｕ ｅ ｆ ｅ ｗ ｒ ｄ ｅ ｐ ｌ ｄ ｂ ｔ ｈｓａ ｇ ｒ ｈ ａ ｄ ＧＮ ａｇ ｒｔｍ ｏＺ ｃ ａｙ ｎ ｔ ｎ ｈ ｅ ｅｗ ｒ ｍｂ ｒ ｗａ ｅ ｎ ｍｂ ｒ ｔ ｏ ｋ ｅ ｇ ．Ａ ｐｉ ｏｈ ｔ ｉ ｌ ｏ ｔ ｍ ｎ ｌ ｏ ｈ ｔ ａ ｈ ｒ ｅ ｄ ｔ ｅ ｎ ｔ ｔ ｏｎ ｅ ｉ ｉ ａ
本文针对 Ｇ Ｎ算法节点 边介数 计算 开销大 的 问题 提出一 种基于 中心 度 的启 发 式 Ｇ 改进 算 法 （ Ｎ 简称 Ｄ Ｇ Ｃ Ｎ算 法 ） 。
ＤＧ Ｃ Ｎ算 法基本思想是根据节点 中心度 （ ｅｒｅｃｎ ａｉ ） ｄｇｅ ｅｔ ｔ 以及 ｒ ｙ ｌ
节点之问的最 短路径确定不 同社 团结构 中心节点 ， 然后 以社团 中心节点之 间最短路径需经过的节点作为源节点计算边 介数 ， 逐步删 除最大边 介数 的连边 ， 到全 部成 员节点 完成 社 团划 直 分 。Ｄ Ｇ Ｃ Ｎ算法避免 了计算网络 中所有节点 的边介 数 ， 而降 从
中Ｎ Ｐ难 问 题 ， 型 局 部 搜 索 策 略算 法 是 基 于 Ｌ ｐａｅ图 特 征 典 ａｌ ｃ 值 的 谱 平 分 法 和 Ｋ ｒｉ ａ－ｉ 法 （ 称 Ｋ ｅ ｇ ｎＬｎ算 ｎｈ 简 Ｌ算 法 ） 。
一
种近似 Ｇ Ｎ算法 ， 该算法用蒙特卡罗方法 （ ｎ ａｌ ｍｅ ・ Ｍｏｔ Ｃ ｒ ｔ ｅ ｏ ｈ
作者简介：戴爱明（ ９５ ） 男， １７ 一 ， 江西南丰人， 副教授 ， 博士研究生 ， 主要研 究方 向为复 杂网络 （ ａｍｎ ７ ５ ａｏ．ｏ ．ｏ ； ｄ ｉｉｇ１９ ＠ｙｈｏ ｃｒ ｃ ） 高学东（９ ３ ） ｎ １６ ． ，
男， 河北 唐 山 人 ， 院长 ， 授 ， 导 ， 副 教 博 主要 研 究方 向 为 管理 过 程 优 化 ．
给定无 向连通图 Ｇ＝（ ， ， ｎ ｍ和 ｈ分别表示 Ｇ中的 ＶＥ） 用 、 节点 、 连边和社 团划分数量 。该算法本质是网络由第一个社团 中心节点开始不断向外扩展 ， 到找到满足社团结构数的中心 直