复杂网络聚类算法研究
密度K均值聚类算法及在复杂网络分析中的应用
作为复杂网络来研究… ０在现实社会 中， 复杂网络问题无处不在。 如 互联网是通过各种连接把路 由器
和计算机连接到一起的复杂网络 ； 人际关系是人类 的各种社会关系在社会上传播形成的复杂网络； 万维 网是一个把网页通过超链接连接起来的复杂网络， 等等。随着信息社会的发展， 对诸多实际问题的研究 都归结为复杂网络问题 的研究 ， 如要描述科研文章的引用关 系、 人与人之间的社会关系， 以及物种之间
ｌ 预 备 知 识
．
－
为了给出 密度Ｋ 均值聚类算法， 先简 单介绍通常的Ｋ 均值聚 类算法和基于 视觉原理的 密度聚 类算法。
在这个 网格结构（ 即量化的空间） 上进行。这种方法的主要优点是它的处理速度很快 ， 其处理时间
独立于数据对象的数 目， 只与量化空间中每一维的单元数 目有关。
河北科技师范学 院学报
第 ２ ７卷第 ４期 ， ２ ０ １ ３年 ｌ ２月
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｈｅ ｂ ｅ ｉ Ｎｏ ｒ ｍａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ＆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｖｏ １ ． ２ ７ Ｎｏ ． ４ Ｄｅ ｅ． ２ ０ １ ３
３ ３
１ ． １ Ｋ均值 聚类算 法
均值 聚类算 法 是 一种 被 广泛使 用 的聚类 法 。这种 算 法 的基 本思 想 是 首先 随机 选择 ｋ个 对象 ， 每个对 象代表 一个 聚类 的 中心 ， 对 于其 余 的 每一 个 对象 ， 根据 该 对 象 与各 聚类 中心 之 间 的欧几 里 得距 离， 把 它分配 到与 之最类 似 的聚类 中。重 复上述 过程 ， 直 到 个对 象分 配完 毕 。具 体 的算 法至少 包 括 ３ 个 步骤 ： （ １ ） 将所 有 的样 品分 成 ｋ 个 初始类 ； （ ２ ） 通过 欧几 里得 距离 将某个 样 品划 人离 中心最 近 的类 中 ， 并 对获 得样 品与失 去样 品 的类 ， 重 新计 算 中心坐标 ； （ ３ ） 重 复步 骤 （ ２ ） ， 直到 所有 的样 品都 不能 再分 配时
一种基于数据场的复杂网络聚类算法
（ 如图 １ 所示） ， 正所 谓“ 物 以类聚 ， 人 以群分 ” ： 同一簇 中节
点相似度较高 ， 不 同簇 间节点 相似度 较低＿ １ ］ ； 例 如 ｗｗｗ 可 以看成是 由大量网站社 团构 成 ， 其 中同一社 团内部 的各 个网
站讨论的是共 同的话题 。复杂 网络聚类算法 旨在寻找复杂网
聚类方法往往 准确度不让人 满意 ， 因此设计 一种又快又 准的 复杂网络聚类方 法是 一个 亟待解决 的问题 Ｉ ３ ］ 。 本文提出了一种基于数据场 的复 杂网络 聚类算法 ： 利 用
复杂 网络 的聚类算法 大致分为基 于优 化的聚类 算法 、 启发 式的聚类算法 以及其他 的一些 聚类算法 （ 见图２ ） 。基 于 优化的聚类算法 的思想是把聚类 问题 转化为优化 问题 ， 主要
图 ２ 复杂 网络聚类算法分类 图［ ２ ］
现有的复杂网络 聚类 方法都 具有 一定 的缺 点 ， 在 计算 精 度、 时间复杂度上无法 面面俱到 ， 并且 需要外部 监督 （ 即给出 先验条件和参数 ） 。通过 比较分析以上几种聚类算法可知 ， 计
图 １ 网络簇结构示 意图
算准确的聚类算 法往 往时 间复杂性 高于 ０（ ） ， 而计 算快 的
第４ ０卷 第 ｌ １ 期 ２ ０ １ ３年 １ １ 月
一
计
算
机
科
学
Ｖｏ １ ． ４ ０ ＮＯ ． １ １
Ｎｏ ｖ ２０ １ ３
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ
种基 于数 据 场 的复 杂 网络 聚 类算 法
刘玉 华 张 翼 徐 翠 晋建 志 （ 华 中师范大 学计算机 学 院 武 汉 ４ ３ ０ ０ ７ ９ ）
复杂网络聚类方法
复杂网络聚类方法一、本文概述随着信息技术的飞速发展，复杂网络作为一种描述现实世界复杂系统的重要工具，已经广泛应用于社会、生物、物理等多个领域。
网络聚类作为复杂网络分析的一个重要研究方向，旨在挖掘网络中的群组结构，理解节点间的关联性，从而揭示网络的功能和动态行为。
本文将对复杂网络聚类方法进行深入研究，介绍其基本原理、常用算法以及应用领域，并探讨未来的发展趋势和挑战。
本文将概述复杂网络聚类方法的基本概念和原理，包括网络聚类的定义、目的和意义，以及聚类过程中涉及的主要技术和方法。
在此基础上，本文将详细介绍几种经典的复杂网络聚类算法，如基于模块度的聚类、基于谱理论的聚类、基于动态模型的聚类等，并分析它们的优缺点和适用范围。
本文将探讨复杂网络聚类方法在各个领域的应用案例。
例如，在社会网络中，聚类方法可用于发现用户群体、分析社区结构；在生物网络中，聚类方法可用于识别蛋白质复合物、研究基因调控网络；在物理网络中，聚类方法可用于研究网络的拓扑性质、发现网络中的关键节点等。
本文将展望复杂网络聚类方法的未来发展趋势和挑战。
随着大数据时代的到来，复杂网络的规模和复杂性不断增加，对聚类方法提出了更高的要求。
未来的研究将更加注重算法的效率和准确性，以及在不同类型网络中的适用性。
随着机器学习、深度学习等技术的不断发展，如何将这些技术与复杂网络聚类方法相结合，进一步提高聚类的效果和应用范围，也是未来研究的重要方向。
二、复杂网络基础知识复杂网络是一种抽象表示实际复杂系统的模型，由节点和边组成，节点代表系统中的个体，边则代表个体间的相互作用或关系。
复杂网络研究的核心在于理解网络的结构和性质，以及这些结构和性质如何影响网络的功能和行为。
网络的基本属性：网络的基本属性包括度分布、平均路径长度、聚类系数等。
度分布描述了网络中节点连接数的统计性质，平均路径长度描述了网络中任意两个节点之间最短路径的平均值，而聚类系数则反映了网络中节点的聚类情况，即节点的邻居节点之间也存在连接的可能性。
复杂网络聚类系数
复杂网络聚类系数复杂网络聚类系数是一个衡量复杂网络结构的重要指标。
它是网络聚类理论中一种重要的度量方式，可以被用来衡量网络节点间的内部结构特性，从而了解网络节点之间的关联程度。
一、什么是复杂网络聚类系数复杂网络聚类系数是指在复杂网络中，两个节点之间的比较参数，衡量隔离节点和其它节点的聚类水平，计算机科学家认为这是衡量复杂网络的重要指标。
它揭示了复杂网络的拓扑结构，用来发现网络的局部结构，分析链路性质，以及研究网络内部结构以便做决策。
二、复杂网络聚类系数的计算复杂网络聚类系数通过比较该节点的邻居节点与其它节点的联系，来计算出来。
它能反映出该节点的社交圈子中的紧密度，即节点的局部聚类系统的紧密度。
计算公式如下：C_i=\frac{2e_i}{k_i\left (k_i-1 \right )}其中，C_i 是该节点的聚类系数，e_i 表示该节点的邻居节点所嵌入的边数，k_i表示该节点的度数。
三、复杂网络聚类系数的价值复杂网络聚类系数是非常重要的，能够衡量复杂网络中节点间联系紧密程度的重要指标，可以用于解决社交凝聚、识别社区结构等问题。
它也可以用于分析网络的稳定性，这样研究者可以更了解网络中节点间的关系和节点之间的影响。
同时，复杂网络聚类系数还可以用于节点识别，即研究具有聚类特性的节点，以及它们与网络结构的关系。
四、复杂网络聚类系数的研究聚类系数是一个度量方式，在复杂网络研究中一直是很重要的。
通过与其他网络指标相结合，有助于了解网络中发生的事件，从而推断信息传播的速度和发展趋势。
在实践中，复杂网络聚类系数也可以帮助分析未知网络的社会层级结构以及节点之间分布的关系。
此外，复杂网络聚类系数还可以帮助研究人员识别和预测网络中重要节点的功能特性，构建网络社会结构模型，以及研究复杂网络的自同步特性等。
复杂网络中聚类算法总结
复杂⽹络中聚类算法总结⽹络，数学上称为图，最早研究始于1736年欧拉的哥尼斯堡七桥问题，但是之后关于图的研究发展缓慢，直到1936年，才有了第⼀本关于图论研究的著作。
20世纪60年代，两位匈⽛利数学家Erdos和Renyi建⽴了随机图理论，被公认为是在数学上开创了复杂⽹络理论的系统性研究。
之后的40年⾥，⼈们⼀直讲随机图理论作为复杂⽹络研究的基本理论。
然⽽，绝⼤多数的实际⽹络并不是完全随机的。
1998年，Watts及其导师Strogatz在Nature上的⽂章《Collective Dynamics of Small-world Networks》揭⽰了复杂⽹络的⼩世界性质。
随后，1999年，Barabasi及其博⼠⽣Albert在Science上的⽂章《Emergence of Scaling in Random Networks》⼜揭⽰了复杂⽹络的⽆标度性质(度分布为幂律分布)，从此开启了复杂⽹络研究的新纪元。
随着研究的深⼊，越来越多关于复杂⽹络的性质被发掘出来，其中很重要的⼀项研究是2002年Girvan和Newman在PNAS上的⼀篇⽂章《Community structure in social and biological networks》，指出复杂⽹络中普遍存在着聚类特性，每⼀个类称之为⼀个社团(community)，并提出了⼀个发现这些社团的算法。
从此，热门对复杂⽹络中的社团发现问题进⾏了⼤量研究，产⽣了⼤量的算法，本⽂试图简单整理⼀下复杂⽹络中聚类算法，希望对希望快速了解这⼀部分的⼈有所帮助。
本⽂中所谓的社团跟通常我们将的聚类算法中类(cluster)的概念是⼀致的。
0. 预备知识为了本⽂的完整性，我们⾸先给出⼀些基本概念。
⼀个图通常表⽰为G=(V,E)，其中V表⽰点集合，E表⽰边集合，通常我们⽤n表⽰图的节点数，m表⽰边数。
⼀个图中，与⼀个点的相关联的边的数量称为该点的度。
复杂网络优化模型及算法研究
复杂网络优化模型及算法研究复杂网络是一种由大量相互连接的节点组成的网络结构，具有高度复杂性和非线性特征。
而网络优化旨在设计出最佳的网络结构，以提高网络的性能和效率。
因此，复杂网络的优化模型和算法成为了研究的焦点。
一、复杂网络优化模型复杂网络优化模型旨在解决网络结构设计及网络性能改进的问题。
尽管网络优化问题的具体形式各不相同，但优化模型通常包括以下几个关键要素。
1. 目标函数：优化模型的目标函数是衡量网络性能和效率的指标。
常见的目标函数包括最小化网络总成本、最大化网络吞吐量、最小化网络延迟等。
2. 约束条件：网络设计往往需要满足一定的约束条件，以保证网络的可行性和稳定性。
例如，网络设计需要满足带宽要求、节点度数限制、路径长度限制等。
3. 决策变量：决策变量是网络设计中的可调整参数。
它们用于表示节点之间的连接方式、带宽分配、路由选择等网络结构和性能相关的决策。
二、复杂网络优化算法复杂网络优化算法是用于求解复杂网络优化模型的数学和计算方法。
以下是几种常见的优化算法。
1. 遗传算法：遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法。
它通过模拟遗传操作，通过不断迭代优化个体的适应度，最终得到最优解。
遗传算法可以应用于复杂网络设计、路由优化等问题。
2. 粒子群优化算法：粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法。
它通过模拟鸟群或鱼群的行为，通过不断搜索空间中的潜在解，最终收敛到全局最优解。
粒子群优化算法在复杂网络设计中具有广泛的应用。
3. 蚁群算法：蚁群算法是一种基于蚂蚁寻找食物路径的启发式优化算法。
它通过模拟蚂蚁在搜索过程中的信息交流和信息素释放行为，找到最短路径或最优解。
蚁群算法适用于复杂网络路由优化等问题。
4. 模拟退火算法：模拟退火算法是一种基于统计物理学思想的全局优化算法。
它通过模拟固体物体在高温下退火的过程，以跳出局部最优解并收敛到全局最优解。
模拟退火算法可用于复杂网络的布局和结构优化。
三、应用领域复杂网络优化模型和算法具有广泛的应用领域，包括但不限于以下几个方面。
基于DBSCAN算法的复杂网络聚类
基于DBSCAN算法的复杂网络聚类
姜皓月;石梦彤;关童升;王思奇;陈嘉威;宁雪梅
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2018(014)002
【摘要】复杂网络聚类方法可以挖掘复杂网络的结构,对复杂网络的研究具有重要意义.DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法,主要用于对传统数据点集进行聚类.由于复杂网络的特殊性质,对DBSCAN算法进行改进,采用相似度度量法代替传统算法中的欧式距离度量,对复杂网络进行聚类.其优点是聚类快速、可以发现任意形状的聚类、自动确定聚类数以及有效剔除噪声点.
【总页数】3页(P141-143)
【作者】姜皓月;石梦彤;关童升;王思奇;陈嘉威;宁雪梅
【作者单位】北京林业大学理学院,北京100083;北京林业大学理学院,北京100083;北京林业大学理学院,北京100083;北京林业大学理学院,北京100083;北京林业大学理学院,北京100083;北京林业大学理学院,北京100083
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.大规模数据集下基于DBSCAN算法的增量并行化快速聚类 [J], 王兴;吴艺;蒋新华;廖律超
2.基于DBSCAN算法的文本聚类研究 [J], 邹艳春
3.基于DBSCAN算法的船舶轨迹自适应层次聚类 [J], 赵梁滨;史国友;杨家轩
4.基于DBSCAN算法的告警数据聚类研究 [J], 邓翠艳;姚旭清
5.基于DBSCAN算法的文本聚类研究 [J], 邹艳春
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复杂网络中基于节点相似性聚类的网络社团发现方法研究
ｖ ｅ ｒ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｉ ｒ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ．Ｉ ｔ ｉ ｍｐ ｏｖ ｒ ｅ ｓ ｈｅ ｔ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｏ ｆ ｃ ｏ ｍ ｍｕ ｎ ｉ ｙ－ ｔ ｉ ｆ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ ｏ ｎ ｃ ｏ ｍ ｐ ｌ ｅ ｘ ｎ ｅ ｗｏ ｔ ｒ ｋ ｓ ．
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郑 凤 妮
（ 华 南理 工大学计 算机 科学与工程 学院 ， 广 东 广州 ５ １ ０ ０ ０ ６ ） 摘要 ： 针 对复杂 网络社 团发现 的问题 ， 使 用聚 类方法对其进行详 细的研 究 ， 将 网络 节点 的数 据 结构转化 成聚 类算 法的数
据结构 ， 根据 节点之 间的相似度对 节点进行 合并或分割 ， 并且使 用向量计 算 的方法对 复杂 网络的 个节点都作为一 个信 息源 ， 具有收发信 息的功能 ， 按 照改进的信息传递方 法进 行相似 度值 的传 递和遍 历 ， 使 用复杂 网络 中常用的 Ｚ ａ ｃ ｈ ａ ｒ ｙ俱 乐部 网络作为实验对 象验证 。本方法提 高了复杂 网络社 团发现的算法效率。
关键 词 ： 社 团发现 ；聚类算 法 ； 节点相似性 ； 节点 向量化
２ ０ １ ３年 第 ５ 期 文章编号 ： １ ０ ０ ６ － ２ ４ ７ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ － ０ ２ ３ １ － ０ ４
大规模复杂数据聚类算法
06
大规模复杂数据聚类算法 比较与评估
不同聚类算法的性能比较
1 2 3
K-means算法
适合数据量较小、数据分布较为集中的情况，聚 类效果较好，但不适用于大规模复杂数据的处理 。
DBSCAN算法
可以处理大规模复杂数据，对数据分布和形状没 有严格限制，但需要设置合适的参数以获得较好 的聚类效果。
Hierarchical算法
大规模复杂数据聚类算法
2023-11-08
目录
• 引言 • 大规模复杂数据聚类算法概述 • 基于密度的聚类算法 • 基于层次的聚类算法 • 基于划分和基于网格的聚类算法 • 大规模复杂数据聚类算法比较与评估 • 总结与展望
01
引言
研究背景与意义
01 02
大规模复杂数据聚类的重要性
随着大数据时代的到来，大规模复杂数据聚类算法在信息检索、社交网 络分析、市场细分等领域的应用越来越广泛，成为当前研究的热点问题 。
02
新型聚类方法
针对特定类型的大规模复杂数据，研 究者们开发了多种新型聚类方法，如 基于图的聚类、基于密度的聚类、基 于模型的聚类等，有效地揭示了数据 的内在结构。
03
数据隐私保护
在处理大规模复杂数据时，研究者们 注重保护数据隐私，提出了多种隐私 保护技术，如差分隐私、同态加密等 ，确保数据的安全性和可信度。
可扩展性
聚类算法的可扩展性是大规模复杂 数据处理的重要评估指标，需要考 虑算法在不同规模数据上的处理能 力和效果。
聚类算法在实际应用中的表现
文本聚类
在文本挖掘、信息检索等领域中 ，聚类算法可以用于对文本进行 分类和主题建模，以帮助用户更
好地理解和组织文本数据。
图像聚类
复杂网络聚类方法
ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@Journal of Software, Vol.20, No.1, January 2009, pp.54−66 doi: 10.3724/SP.J.1001.2009.03464 Tel/Fax: +86-10-62562563© by Institute of Software, the Chinese Academy of Sciences. All rights reserved.∗复杂网络聚类方法杨博1,2, 刘大有1,2+, LIU Jiming3, 金弟1,2, 马海宾1,21(吉林大学计算机科学与技术学院,吉林长春 130012)2(吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,吉林长春 130012)3(香港浸会大学计算机科学系, 香港)Complex Network Clustering AlgorithmsY ANG Bo1,2, LIU Da-Y ou1,2+, LIU Jiming3, JIN Di1,2, MA Hai-Bin1,21(College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China)2(Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering for the Ministry of Education, Jilin University, Changchun130012, China)3(Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University, Hong Kong, China)+ Corresponding author: E-mail: dyliu@Yang B, Liu DY, Liu J, Jin D, Ma HB. Complex network clustering algorithms. Journal of Software, 2009,20(1):54−66. /1000-9825/3464.htmAbstract: Network community structure is one of the most fundamental and important topological properties ofcomplex networks, within which the links between nodes are very dense, but between which they are quite sparse.Network clustering algorithms which aim to discover all natural network communities from given complexnetworks are fundamentally important for both theoretical researches and practical applications, and can be used toanalyze the topological structures, understand the functions, recognize the hidden patterns, and predict the behaviorsof complex networks including social networks, biological networks, World Wide Webs and so on. This paperreviews the background, the motivation, the state of arts as well as the main issues of existing works related todiscovering network communities, and tries to draw a comprehensive and clear outline for this new and activeresearch area. This work is hopefully beneficial to the researchers from the communities of complex networkanalysis, data mining, intelligent Web and bioinformatics.Key words: complex network; network clustering; network community structure摘要: 网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,具有同簇节点相互连接密集、异簇节点相互连接稀疏的特点.揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法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.综述了复杂网络聚类方法的研究背景、研究意义、国内外研究现状以及目前所面临的主要问题,试图为这个新兴的研究方向勾画出一个较为全面∗ Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60496321, 60503016, 60573073, 60873149 (国家自然科学基金); the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2006AA10Z245 (国家高技术研究发展计划(863))Received 2008-06-17; Accepted 2008-08-28杨博等:复杂网络聚类方法55和清晰的概貌,为复杂网络分析、数据挖掘、智能Web、生物信息学等相关领域的研究者提供有益的参考.关键词: 复杂网络;网络聚类;网络簇结构中图法分类号: TP311文献标识码: A现实世界中的诸多系统都以网络形式存在,如社会系统中的人际关系网、科学家协作网和流行病传播网,生态系统中的神经元网、基因调控网和蛋白质交互网,科技系统中的电话网、因特网和万维网等.由于这些网络具有很高的复杂性,因此被称为“复杂网络(complex network)”.复杂网络已成为当前最重要的多学科交叉研究领域之一[1−3].与小世界性[1]、无标度性[2−4]等基本统计特性相并列,网络簇结构(network cluster structure或network community structure)是复杂网络最普遍和最重要的拓扑结构属性之一,具有同簇节点相互连接密集、异簇节点相互连接稀疏的特点[5−9].复杂网络聚类方法旨在揭示出复杂网络中真实存在的网络簇结构.复杂网络聚类方法的研究对分析复杂网络的拓扑结构、理解复杂网络的功能、发现复杂网络中的隐藏规律以及预测复杂网络的行为不仅具有十分重要的理论意义,而且具有广泛的应用前景,目前已被应用于恐怖组织识别、组织结构管理等社会网络分析[5,7,10−12]、新陈代谢网络分析[7,13]、蛋白质交互网络分析和未知蛋白质功能预测[14−16]、基因调控网络分析和主控基因识别[8]等各种生物网络分析以及Web社区挖掘和基于主题词的Web文档聚类[17−19]和搜索引擎[20−22]等众多领域.由于复杂网络聚类研究具有重要的理论意义和应用价值,它不仅成为计算机领域中最具挑战性的基础性研究课题之一,也吸引了来自物理、数学、生物、社会学和复杂性科学等众多领域的研究者,掀起了一股研究热潮.从2002年至今,新的方法层出不穷,新的应用领域不断被拓展,《Nature》[6,7,10],《Science》[13],《Proc. of National Academy of Sciences (PNAS)》[5,8,9,23−25],《Physics Review Letter》[26,27],《IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering(TKDE)》[28,29],《PLOS Computational Biology》[14,30]等不同领域的权威国际杂志和多个重要的国际学术会议(如数据挖掘领域权威国际会议ACM SIGKDD[31]和IEEE ICDM[32],万维网领域权威国际会议WWW[19,21]等)多次报道这方面的研究工作.复杂网络聚类方法已成为图论、复杂网络、数据挖掘等基础理论的重要组成部分和相关课程的核心内容,如康奈尔大学计算机系开设的“The Structure of Information Networks”课程和麻省理工大学电子工程和计算机系开设的“Networks and Dynamics”课程.在以上研究背景下,本文综述了复杂网络聚类方法的研究现状以及目前面临的主要问题,试图为该研究方向勾画出一个较为全面和清晰的概貌,为复杂网络分析、数据挖掘等相关领域的研究者提供有益的参考.本文第1节分析复杂网络聚类问题的研究现状,重点分析15个具有代表性的复杂网络聚类算法.第2节通过实验定量分析和比较7种典型算法的性能.第3节总结全文并给出本文的一些结论.1 复杂网络聚类方法分类与分析复杂网络可以建模为一个图G=(V,E),V表示网络的节点集合,E表示连接的结合.复杂网络可以是无向图、有向图、加权图或者超图.网络簇定义为网络的稠密连通分支,具有簇内连接稠密、簇间连接相对稀疏的特点.例如,可以把人类社会抽象成一个称为“社会网络”的加权有向图.图中节点表示人,有向边表示人与人之间的社会关系,权值表示关系的强弱,路径表示由社会关系组成的“关系链”,网络簇表示由多个具有共同属性的人组成的“社团”.除社会网络之外,常见的复杂网络还有生物网络和科技网络.研究发现,尽管客观世界中的复杂系统功能各样,但它们对应的复杂网络在结构上却具有十分惊人的相似性.根据网络结构的特点,科学家把绝大多数的复杂网络归纳为3类:随机网络、小世界网络和无标度网络.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,用于刻画复杂网络结构的重要属性是平均路长、聚类系数、度分布、网络Motif 和网络簇结构.借助复杂网络簇结构分析方法,科学家取得了一些有关网络功能和结构的初步研究结果,如:揭示出蛋白质功能和交互关系的内在联系、网页主题和超连接的内在联系、社会组织如何随时间演化等.然而,已有的研究结果还远未揭示复杂网络功能与结构的内在联系,在理论和应用上都还存在许多亟待解决的问题.本文主要从计算方法的角度,围绕复杂网络簇结构的发现算法进行讨论,分析和比较现有算法的基本原理、特56Journal of Software 软件学报 V ol.20, No.1, January 2009点、不足和需要解决的问题. 目前已存在多种复杂网络聚类算法,按照所采用的基本求解策略,本文将它们中的大多数归纳为两大类:基于优化的方法(optimization based method)和启发式方法(heuristic method).前者将复杂网络聚类问题转化为优化问题,通过最优化预定义的目标函数来计算复杂网络的簇结构.例如,谱方法(spectral method)将网络聚类问题转化为二次型优化问题,通过计算特殊矩阵的特征向量来优化预定义的“截(cut)”函数.后者将复杂网络聚类问题转化为预定义启发式规则的设计问题.例如,被广泛引用的Girvan-Newman 算法[5]的启发式规则是:簇间连接的边介数(edge betweenness)应大于簇内连接的边介数.除了以上两类方法之外,还存在其他类型的复杂网络聚类方法.按照本文的分类方法,现有复杂网络聚类方法的分类如图1所示,本节将具体分析各类方法的典型代表.Fig.1 Classification chart of complex network clustering algorithms图1 复杂网络聚类算法分类图1.1 基于优化的复杂网络聚类方法谱方法和局部搜索方法是两类主要的基于优化的复杂聚类方法.1.1.1 谱方法谱方法最早用于解决图分割(graph partition)问题,近年来被应用到复杂网络聚类[23,31,33,34].谱方法采用二次型优化技术最小化预定义的“截”函数.当一个网络被划分为两个子网络时,“截”即指子网间的连接密度.具有最小“截”的划分被认为是最优的网络划分.针对不同问题,提出了不同的“截”函数.例如,针对分布式系统负载平衡提出的“平均截(average cut)”[35,36]、针对大规模集成电路(VLSI)设计提出的“比率截(ratio cut)”[37,38]以及针对图像分割提出的“规范截(normalized cut)”[39]等.已经证明,最小化以上的“截”函数是NP 完全问题[39,40].采用矩阵分析技术,谱方法将求解最小“截”问题转化为求解带约束的二次型优化问题:min{(X T MX )/(X T X )},其中,向量X 表示网络划分,M 表示对称半正定矩阵.对于“平均截”,M =D −A 表示网络的拉普拉斯矩阵(Laplacian matrix),其中D 表示由节点度构成的对角矩阵,A 为网络的邻接矩阵;对于“规范截”,M =D −1/2(D −A )D −1/2表示网络的规范化拉普拉斯矩阵;对于其他截函数,M 是拉普拉斯矩阵的不同变体.由拉格朗日方法,以上约束二次型的近似最优解(即网络的近似最优划分)可以通过计算M 的第2小特征向量求得.一般地,n 维矩阵特征向量的计算时间为O (n 3).对于稀疏网络,采用Lanczos 算法[41],M 的第2小特征向量的计算时间为32(/())O m λλ−,其中m 表示网络连接数目,λ2和λ3分别表示M 的第二、第三小特征值.谱方法本质上是一种二分法,在每次二分过程中,网络被分割成两个近似平衡的子网络.当网络中含有多个簇时,谱方法递归地分割现存的子网络,直到满足预先定义的停止条件为止.谱方法具有严密的数学理论,已发展成数据聚类的一种重要方法(称为谱聚类法),被广泛应用于图分割和杨博 等:复杂网络聚类方法 57 空间点聚类等领域.但是,针对复杂网络聚类,谱方法的主要不足是:1) 需要借助先验知识定义递归终止条件,即谱方法不具备自动识别网络簇总数的能力;2) 现实世界中的复杂网络往往包含多个网络簇,而谱方法的递归二分策略不能保证得到的网络划分是最优的多网络簇结构.1.1.2 基于局部搜索的复杂网络聚类方法Kernighan-Lin 算法(简称KL 算法)[42]、快速Newman 算法(简称FN 算法)[43]和Guimera-Amaral 算法(简称GA 算法)[6]是3种典型的基于局部搜索优化技术的复杂网络聚类算法.这类算法包含3个基本部分:目标函数、候选解的搜索策略和最优解的搜索策略.以上3种算法采用了几乎相同的候选解搜索策略,但其所采用的目标函数和最优解搜索策略却不尽相同.针对图分割问题,Kernighan 和Lin 在1970年提出KL 算法[42],该方法也可用于复杂网络聚类.KL 算法的优化目标是极小化簇间连接数目与簇内连接数目之差;其候选解搜索策略是:将节点移动到其他簇或交换不同簇的节点.从初始解开始,KL 算法在每次迭代过程中产生、评价、选择候选解,直到从当前解出发找不到更好的候选解为止.在整个搜索过程中,KL 算法只接受更好的候选解,而拒绝所有较差的候选解,因此它找到的解往往是局部最优而不是全局最优解.KL 算法最大的局限性在于它需要先验知识(如簇的个数或簇的平均规模)来产生一个较好的初始簇结构,因为该算法对初始解非常敏感,不好的初始解往往导致缓慢的收敛速度和较差的最终解.KL 算法的时间复杂性是O (tn 2),其中,n 表示网络节点个数,t 表示算法停止时的迭代次数.2004年,Newman 提出了基于局部搜索的快速复杂网络聚类算法FN [43].其优化目标是极大化Newman 和Girvan 在同年提出的网络模块性(modularity)评价函数(他们称为Q 函数)[44].Q 函数定义为簇内实际连接数目与随机连接情况下簇内期望连接数目之差,用来定量地刻画网络簇结构的优劣,一种计算形式如下:212Ks s s m d Q=m m =⎡⎤⎛⎞−⎢⎥⎜⎟⎝⎠⎢⎥⎣⎦∑, 其中,K 表示网络簇个数,m 表示网络连接总数,m s 表示网络簇s 中的连接总数,d s 表示网络簇s 中节点度之和.一般地,好的网络簇结构对应较大的Q 值.候选解的局部搜索策略为:选择且合并两个现有的网络簇.从初始解开始(每个网络簇仅包含一个节点),在每次迭代中,FN 算法执行使∆Q 值最大化的合并操作,直到网络中只剩下一个网络簇.通过这种自低向上的层次聚类过程,FN 算法输出一棵刻画网络簇层次关系的树结构(dendrogram).FN 算法的时间复杂性是O (mn ),m 和n 分别表示网络的连接数和节点数.采用与FN 算法相同的优化目标,Guimera 和Amaral 在2005年提出了基于模拟退火算法(simulated annealing,简称SA)的复杂网络聚类算法GA,并应用到新陈代谢网络分析中.2005年2月刊的《Nature 》报道了该工作[6].类似于KL 算法,从初始解开始,在每次迭代中,GA 算法产生、评价、接受或拒绝由当前解产生的候选解.GA 算法产生候选解的策略是:将节点移动到其他簇、交换不同簇的节点、分解网络簇或合并网络簇.GA 算法通过计算候选解对应的Q 值来评价其优劣,并采用模拟退火策略的Metropolis 准则决定是否接受它,允许以一定的概率接受较差的候选解而放弃较好的候选解.因此,GA 算法具有跳过局部最优解、找到全局最优解的能力,从而具有很好的聚类精度. GA 采用的Metropolis 准则定义如下:1111,if ,exp ,if t t t t t t C C p C C C C T +++≤⎧⎪=−⎨⎛⎞−>⎜⎟⎪⎝⎠⎩其中,C t =−Q t ,p 表示接受t+1时刻候选解的概率,T 表示t+1时刻的系统温度.GA 算法的效率完全取决于SA 算法的效率,而后者的收敛速度通常很缓慢.据报道,在普通配置的计算机上采用GA 算法聚类仅包含3 885个节点、7 260条边的酵母菌蛋白质交互网络需要3天时间[14].此外,GA 算法对输入参数(如初始解、候选解搜索策略、降温(cooling)策略等)非常敏感,不同的参数设置往往导致具有较大差别的聚类结果和运行时间.1.1.3 其他基于优化的复杂网络聚类方法除以上两种主要方法外,还存在其他基于优化方法的复杂网络聚类方法.例如,Reichardt 和Bornholdt 在58 Journal of Software 软件学报 V ol.20, No.1, January 20092004年提出的基于多自旋状态Potts 模型的网络聚类算法[26].在该模型中,每个网络节点被看作是一个具有多自旋状态的旋转子(spin),并且同簇内节点具有相同的自旋状态.他们认为,最优的网络簇结构应该对应最稳定的系统状态,即能量最低的状态.因此,网络聚类问题就转化为求最小化系统能量的自旋状态分布问题.他们定义了系统能量函数,并基于蒙特卡罗方法和模拟退火算法给出了相应的优化算法.1.1.4 基于优化聚类方法的分析采用优化方法识别出的网络簇结构完全取决于优化目标,因此“有偏”的目标函数会导致“有偏”的解(即得到的网络簇结构和真实存在的网络簇结构不符).值得注意的是,除了以上提到的FN 算法和GA 算法外,很多基于优化的复杂网络聚类方法都以最大化Q 函数作为优化目标[14,23,45,46].然而,研究发现,Q 函数是有偏的,并不能完全准确地刻画最优的(或者说是真实的)网络簇结构.对于某些网络而言,其真实的网络簇结构对应的Q 值是局部极大值,而非全局最大值.图2给出了GA 算法计算两个基准社会网络(Karate 网络[47]和Football 网络[5])的局部搜索过程.如图2(a)所示,对于Karate 网络而言,其真实的2-网络簇结构对应一个局部极大值0.37,而GA 计算出的全局最优值0.42对应一个4-网络簇结构.如图2(b)所示,对于Football 网络而言,其真实的12-网络簇结构对应一个局部极大值0.51,而GA 计算出的全局最优值0.60对应一个10-网络簇结构.0 0.10.20.30.40.5Iterations of GA algorithm Q -V a l u e00.10.20.30.40.50.6Iterations of GA algorithm Q -V a l u e(a) (b)Fig.2 Local search processes of the GA algorithm图2 GA 算法的局部搜索过程2004年,Guimera 等人进一步研究发现,对于某些随机网络,由于受到扰动的影响,明显不好的网络簇结构却对应相对较高的Q 值[48].2007年,Fortunato 和Barthelemy 系统地研究了Q 函数对聚类精度的影响,他们在《PNAS 》上发表论文指出:对于大规模复杂网络,基于优化Q 函数的复杂网络聚类算法倾向于找到粗糙的而不是精细的网络簇结构[24].这意味着,该类算法未必能够找到这些网络中真实存在的全部网络簇.1.2 启发式复杂网络聚类方法MFC(maximum flow community)算法[17]、HITS(hyperlink induced topic search)算法[20]、Girvan-Newman (GN)算法[5]及其改进[9,12]、Wu-Huberman(WH)算法[49]和CPM(clique percolation method)算法[7]和FEC(finding and extracting communities)算法[28]是典型的启发式复杂网络聚类算法.这类算法的共同特点是:基于某些直观的假设来设计启发式算法,对于大部分网络,它们能够快速地找到最优解或者近似最优解,但无法从理论上严格保证它们对任何输入网络都能找到令人满意的解.2002年,Flake 等人基于图论的最大流-最小截定理提出了复杂网络聚类算法MFC [17].该算法的基本假设是:网络中的最大流量由网络“瓶颈”的容量决定,而在具有簇结构的网络中,网络“瓶颈”由簇间连接构成.由最大流-最小截定理可知:网络中的最大流等于最小截集的容量.因此,通过计算最小截集可以识别簇间连接.经过反复识别并删除簇间连接,网络簇能够被逐渐分离开来.Flake 等人将MFC 应用到基于链接的Web 网页聚类,并通过实验验证了一个非常有用的假说:通过自组织方式形成的Web 簇是高度主题相关的.这个发现为基于主题词的杨博等:复杂网络聚类方法59Web网页/文本聚类提供了一个新思路,因为基于连接分析的聚类算法所需要的开销要远远低于基于内容分析的聚类算法.MFC算法的效率由计算最小截集的时间决定,目前最快的最小截集计算方法需要O(mn log(n2/m))时间[50].由Girvan和Newman在2002年提出的GN算法也采用反复识别和删除簇间连接的策略聚类复杂网络[5].但GN算法采用了与MFC算法完全不同的启发式规则:簇间连接的边介数(edge betweenness)应大于簇内连接的边介数.连接的边介数定义为网络中经过该连接的任意两点间最短路径的条数.GN算法通过反复计算边介数、识别簇间连接、删除簇间连接,以自顶向下的方式建立一棵层次聚类树(dendrogram).GN算法的最大缺点是计算速度慢,由于边介数的计算开销过大(O(mn)),GN算法具有很高的时间复杂性(O(m2n)),只适合处理中小规模的网络(包含几百个节点的网络).尽管如此,GN算法在复杂网络聚类研究中仍占有十分重要的地位,Girvan 和Newman工作的重要意义在于:他们首次发现了复杂网络中普遍存在的网络簇结构,启发了其他研究者对这个问题的深入研究,掀起了复杂网络聚类的研究热潮.针对GN算法计算速度慢的缺点,研究者提出了多种改进方法.2003年,Tyler等人将统计方法引入基本的GN算法,提出一种近似GN算法[12].他们的策略是:采用蒙特卡洛方法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GN算法效率低是因为边介数计算开销过大,2004年,Radicchi等人提出了连接聚类系数(link clustering coefficient)取代GN算法的边介数[9].他们认为:簇间连接应该很少出现在短回路(如三角形或四边形)中,否则,短回路中的其他多数连接也会成为簇间连接,从而显著增加簇间的连接密度.基于该出发点,他们把连接聚类系数定义为包含该连接的短回路数目,并采用如下启发式规则:簇间连接的连接聚类系数应小于簇内连接的连接聚类系数.在算法的每次迭代中,具有最小连接聚类系数的边被删除.连接聚类系数的平均计算时间是O(m3/n2),这一算法的时间复杂性为O(m4/n2).对于稀疏网络,他们的算法(O(n2))要快于GN算法(O(n3)).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.针对基于连接的WWW聚类问题,Kleinberg等人在1999年提出了著名的HITS算法[20].该算法本质上是一种启发式算法,所基于的基本假设是:根据连接关系,WWW中存在权威(authority)和中心(hub)两种基本类型的页面,权威页面倾向于被多个中心页面引用,而中心页面倾向于引用多个权威页面.基于权威-中心页面间相互指向的连接关系,HITS算法通过计算WWW对应的某些特殊矩阵(AA T和A T A,A表示Web图的邻接矩阵)的主特征向量来发现隐藏在WWW中的全部由权威-中心页面构成的网络簇结构.该算法被广泛地应用于包括Altavista在内的多个搜索引擎中.2004年,Wu和Huberma提出了快速启发式算法WH[49].该算法将复杂网络建模为电路系统,网络连接看作是具有电阻的线路,不同位置的网络节点具有不同的电位势.WH算法的启发式规则是:当在不同的簇中分别选取两个节点作为正负极后,由于簇间的电阻远远大于簇内电阻,因此,同簇节点位势应近似相同,而异簇节点位势应具有显著差异.WH算法首先基于Kirchhoff方程计算出每个节点的位势,然后采用寻找最大位势差的方法区分出不同的网络簇.WH算法是目前报道过的最快的复杂网络聚类算法,具有近似线性的时间复杂性O(t(n+m)),其中,t为计算出全部位势所需要的迭代次数.但WH算法需要过多的先验知识,并且通常难以获取.例如,WH算法需要从两个不同的簇中选择正负极节点;为挖掘出多个网络簇,WH算法需要知道网络簇的总数和每个簇的近似规模.目前,绝大多数算法不考虑重叠网络簇结构.但在多数应用中,重叠网络簇结构更具有实际意义.例如,在语义网中,多义词允许同时出现在多个表示不同词义的网络簇中.2005年,Palla及其同事在《Nature》上发表文章,提出了能够识别重叠网络簇结构的CPM算法[7].该算法的基本假设是:网络簇由多个相邻的k-团(k-clique)组成,相邻的两个k-团至少共享k−1个节点,每个k-团唯一地属于某个网络簇,但属于不同网络簇的k-团可能会共享某些节点.基于以上启发式信息,CPM算法通过如下步骤识别出重叠网络簇结构:1) 对给定的参数K,计算出网络中的全部k-团(k≤K),并建立团-团重叠矩阵(clique-clique overlap matrix);2) 根据以上矩阵,计算出重叠网络簇60 Journal of Software软件学报 V ol.20, No.1, January 2009结构.CPM算法是第1种能够计算重叠网络簇结构的算法,但具有如下主要缺点:在实际应用中参数K难以确定,选取不同的K值往往得到差别较大的网络簇结构,但难以评判它们的优劣.符号网络(signed network)是指包含正、负两种关系的二维复杂网络,是对一般复杂网络描述能力的一种推广.符号网络广泛存在于社会、生物等多种复杂系统中.例如,在社会系统中,“喜欢”、“尊重”和“表扬”属于正关系,而“厌恶”、“轻视”和“责备”属于负关系;再如,在神经系统中,神经元之间的“相互促进”属于正关系,而“相互抑制”属于负关系.符号网络簇结构具有簇内正关系稠密、同时簇间负关系也稠密的特点.针对符号网络聚类问题,杨博、Cheung和Liu等人在2007年提出了基于马尔可夫随机游走模型的启发式符合网络聚类算法(FEC)[28].FEC算法所采用的基本假设是:从任意给定的簇出发,网络中的随机游走过程达到起始簇内节点的期望概率将大于达到起始簇外节点的期望概率.基于该启发规则,FEC算法首先计算出在给定时刻随机游走过程到达所有节点的期望转移概率分布,进而根据该分布的局部一致性——同簇节点具有近似相同的期望转移概率分布——识别出各个不同的网络簇.值得指出的是,FEC算法是第1种综合考虑两种分簇标准(即连接密度和连接符号)的复杂网络聚类算法,既能有效处理符号网络(能够发现更加“自然”的符号网络簇结构),又能有效处理仅包含“正关系”的一般复杂网络.与现有方法相比,FEC算法在时间和识别精度方面表现出了更好的性能,尤其适合于处理噪声高和网络簇结构不明显的复杂网络.该算法的参数是随机游走的步长,步长的设置会影响最终的聚类结果.通过实验分析,FEC算法给出了步长设置的经验值,建议取值区间为[6,20].其中,6表示复杂网络中两点间的平均距离(大多数网络都满足六度分离理论),20表示网络的直径(WWW是迄今最大的复杂网络,研究表明其直径为19).但是,FEC算法没有从理论上给出一种针对不同网络设置最优参数的方法.1.3 其他复杂网络聚类方法除了以上两类主要方法以外,还存在其他复杂网络聚类方法.例如,基于相似度的层次聚类方法.在这类方法中,节点间的相似度根据网络拓扑结构定义,如基于结构全等的相关系数(correlation coefficient)[51]、基于随机游走的相似度[52]和节点聚类中心度(clustering centrality)[53]等.研究发现,WWW呈现的全局拓扑结构是由多个分散、自治实体的局部行为通过多种自组织方式涌现而成的.针对具有自组织特点的WWW聚类问题,文献[53]分析了复杂网络的宏观拓扑结构和网络节点的局部信息之间的关系,发现隐藏在网络中的全局簇结构能够从评价各个节点重要程度的局部中心度(local centrality)推断出来.据此,提出了节点聚类中心度概念和基于节点聚类中心度的复杂网络层次聚类算法(identifying community structure,简称ICS),并给出了该算法在搜索引擎中的应用实例.此外,聚类复杂网络的另一个思路是:将网络聚类转化为向量聚类.通过给每个网络节点分配一个合理的K-维坐标,我们可以把网络聚类问题转换为传统的空间点聚类问题,然后采用K-means等经典聚类算法聚类这些新生成的空间点.实际上,这个思想最早可以追溯到1970年Hall针对图分割问题提出的加权二次型变换算法[54].该算法能够将网络投影到一维空间,使得网络中连接紧密的节点在一维空间中的位置相对较近,而连接稀疏的节点在一维空间中的位置相对较远.基于相似的思想,Donetti和Munoz在2004年提出了一种结合谱方法和空间点聚类方法的复杂网络聚类算法[55].他们首先通过计算拉普拉斯矩阵的K个最小特征向量将网络映射到K-维空间中,然后采用某种基于距离的空间点聚类算法聚类网络节点.2 实验为了定量地分析和比较不同复杂网络聚类方法的性能,我们分别从优化方法和启发式方法中选择了具有代表性的7种算法,针对不同的基准数据集,从聚类精度和聚类速度两个方面进行对比实验.实验环境为:处理器Intel(R)Core(TM)2 4400 2.0GHz,内存2G,硬盘160G,操作系统为Windows XP,编程语言为Matlab 7.0.相关算法的代码可以从/www/网站下载.2.1 聚类精度比较首先采用已知簇结构的随机网络测试所选择算法的聚类精度.该实验方法被相关工作广泛采用,已成为测。
复杂网络的结构分析和研究方法
复杂网络的结构分析和研究方法随着互联网和社交媒体的飞速发展，复杂网络已经成为研究的一个热点话题。
复杂网络的结构分析和研究方法也越来越受到重视。
本文将介绍复杂网络的结构特征、常用的分析方法以及其在不同领域的应用。
一、复杂网络的结构特征复杂网络是由大量节点和边组成的网络，节点和边之间的联系不仅仅是简单的二元关系，还可能包含权重、方向和时序等信息。
复杂网络有以下几个典型的结构特征：1.小世界结构：复杂网络中节点之间的距离很短，一般不超过6个节点。
这种结构类似于“六度分隔”理论，可以用于解释信息传播和社交网络中的熟人链。
2.无标度结构：复杂网络中存在少量的高度连接的节点（称为“超级节点”），这些节点的度数呈现幂律分布，呈现出“富者愈富”的特点。
这种结构特征可以用于解释互联网和社交媒体中一些热门话题的爆发。
3.聚类结构：复杂网络中的节点往往聚集在一起，形成一个个社群或组织，这种结构特征可以用于解释互联网上的各种社交群体。
以上三个结构特征是复杂网络中最为常见的，也是最为基本的结构特征。
但是，实际应用中，复杂网络的结构往往更加复杂，需要采用各种分析方法。
二、复杂网络的分析方法1.节点中心性分析：节点中心性反映了一个节点在网络中的重要程度。
常用的节点中心性指标包括度中心性、介数中心性、接近中心性等。
度中心性是指节点的度数，即与一个节点相邻的边数。
介数中心性是指一个节点在所有节点对之间的最短路径中经过的次数。
接近中心性是指一个节点到其他节点的平均距离。
这些指标可以用来寻找网络中的重要节点，进行节点排序和划分社群等。
2.社区检测算法：社区检测算法是一种将节点划分为不同社群的方法。
其中最著名的算法是Louvain算法，该算法通过最大化每个社群的内部连接和最小化不同社群之间的连接来实现社区划分。
3.网络度分布分析：网络度分布是指在一个网络中，单个节点的度数的分布情况。
度分布可以呈现出不同的形态，如泊松分布、幂律分布等，不同类型的度分布对应了不同的网络结构特征。
基于聚类的复杂网络社团发现算法
［ ｓ ａｔ ｈｓｐ ｐｒｓ ｄｅ ｈ ｌｏ ｔｍ ｏ ｅｅｔ ｇｃｍｍｕ ｉ ｔ ｃｕｅｏ ｏ ｌｘｎ ｔ ｒ ａｅ ｎｃ ｓ ｒ ｇ ａａｙ ｅ ｅｓ ｌｒｙ Ａｂ ｔ ｃ］Ｔ ｉ ａ ｅ ｔ ｉｓｔｅａｇ ｒｈ ｆｒｄｔｃｉ ｏ ｒ ｕ ｉ ｎ ｎｔ ｓ ｕ ｔｒ ｆ ｍｐｅ ｅｗｏｋｂ ｓｄｏ ｌ ｔ ｉ ， ｎ ｌｚｓｔ ｉ ａ ｔ ｙ ｒ ｃ ｕ ｅｎ ｈ ｍｉ ｉ
法 ，将复杂 网络 中的结点转换为欧式空间中的向量。把结点
表示成 向量 的形式后 ，就可以使用传统的数据之 间的相似性 度量方法衡量结点之间的相 似程度 。
２ 社 团结构 的定义
近年来 ，虽然很 多研究者对社 团结构及其发现算法进行
了研究 ，但是仍然没有对社 团结构 的统一定义方法。文献【］ ４ 给 出了社 团结构 的定义 。 假设 网络 Ｇ的邻 接矩 阵 Ｗ， ｗ Ｗ是
的向量表示 形式
初 始化 Ｘｏ （，…１ ） 结点具有一 个单位 的信 息， ０ ＝ ｏ …０ ，Ｓ
其他结 点没 有信 息
Ｓｅ ｌ计算 图的邻接矩阵 ｗ； ｔｐ
Ｓｅ ２计算度对角矩阵 Ｄ； ｔｐ
Ｓｅ ３计算 ＝Ｄ一 ； ｔｐ Ｗ
Ｓｅ ４ ｔｐ
的信息 ；
： ， ｔ 救 ＝１ 结点 每次 向外传递一个单位 ，
ｃ ｎ ｅ ｓｔ ｅ ｎ ｄ ｓ ｉ ｔ ｈ ａ ａ ｓ ｕ ｔ ｒ ｕ ｔ ｂ ｅ ｆ ｒｃ ｕｓｅ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｓ Ｉ ｏ ｐ ｒ ｓ ｔ ｅ ｄｉ ｅ ｅ ｔ ｌ ｓ ｅ ｉ ｇ ａｇ ｒｔ ｍ ｓａ ｄ ｓｍｉ ｒｔ ａ ｕ ｅ ｏ ｖ ｒ ｈ ｏ ｅ ｎ ｏ ｔ ｅ ｄ ｔ ｔ ｃ ｕ ｅ ｓ ｉａ ｌ ｏ ｌ ｔ ｒｎ ｏ ｉ ｔ ｒ ｌ ｈ ． ｔｃ ｍ ａ ｅ ｈ ｆ ｒ ｎ ｕ ｔ ｒｎ ｌ ｏ ｈ ｎ ｉ ｌ ｉｙ ｍｅ ｓ ｒ ｃ ｉ ａ
复杂网络成分识别及其应用研究
复杂网络成分识别及其应用研究复杂网络是由大量节点和连接构成的网络系统，拥有复杂的拓扑结构和动态特性。
在现代科学、工程和社会中，复杂网络的研究已经成为一个重要的领域。
复杂网络成分识别是复杂网络研究的一个重要问题，它是指将网络中的节点分成若干个不同的组，使得每个组内部的节点之间紧密相连，而组与组之间的连接则相对较少。
复杂网络成分识别的研究背景复杂网络中的节点和连接非常复杂，节点可以表示社会中的个体或企业，连接可以表示个体之间的交互或企业之间的联系。
由于节点和连接的复杂度，复杂网络通常会表现出许多非线性的动态特性，比如同步、震荡、崩溃等。
而且，复杂网络的结构和动态特性通常是相互关联的，因此需要从整体上考虑网络的结构和动态。
在实际应用中，复杂网络成分识别可以应用于许多领域，比如社会网络、生物网络、信息网络等。
例如，研究社会网络中的成分可以帮助我们识别不同的社会群体和社会关系，从而更好地了解社会结构和社会规律。
在生物网络中，成分识别可以帮助我们理解生物系统的结构和功能，从而促进药物研发和治疗疾病。
在信息网络中，成分识别可以帮助我们发现有用的信息和关系，从而优化信息检索和推荐系统。
复杂网络成分识别的研究方法复杂网络成分识别通常采用聚类分析的方法，将网络中的节点分成若干个组，使得组内节点之间的连接紧密，而组与组之间的连接较少。
常用的聚类算法包括谱聚类、模块度最优化、基于模型的分类等。
谱聚类是一种基于特征向量分解的聚类方法，广泛应用于复杂网络成分识别中。
该算法先将网络转化成相应的拉普拉斯矩阵，然后利用特征向量分解的方法将节点分成多个组。
谱聚类算法具有计算复杂度低、聚类质量高等优点。
模块度最优化是一种基于模块度函数优化的聚类方法，该方法旨在将网络分成多个具有较高内部连通性和较低外部连通性的模块。
该算法可以同时考虑网络的结构和动态特性，对于更加复杂的网络结构具有较好的性能。
基于模型的分类是一种基于贝叶斯理论的聚类方法，该方法将网络看作是由多个概率模型组成，将每个节点分配到最能解释该节点特征的概率模型中。
基于随机游走的复杂网络聚类算法研究
基于随机游走的复杂网络聚类算法研究随机游走是一种经典的随机过程模型，被广泛应用于模拟复杂的自然现象以及解决各种实际问题。
基于随机游走的复杂网络聚类算法则是利用随机游走模型在复杂网络中搜索聚类结构的一种方法。
该方法利用节点间的随机游走过程来刻画节点间的相似性，从而实现对复杂网络中的聚类结构的发现和分析。
本文将对基于随机游走的复杂网络聚类算法的原理和应用进行详细的介绍和探讨。
一、基本原理基于随机游走的复杂网络聚类算法实质上是一种节点相似性度量的算法。
其基本原理是通过随机游走的方式来发掘网络中的聚类结构。
假设有一个具有N个节点的复杂网络，每个节点可以被理解为该网络中的一个状态。
对于复杂网络中的每一个节点，基于随机游走的复杂网络聚类算法都会进行一次随机游走过程。
在该过程中，起始节点按照某种特定的概率分布随机选择一个邻居节点作为下一个状态，并一直循环进行下去。
在一段时间内，该随机游走过程会形成一个基于概率的节点序列，即一个随机游走路径。
这个随机游走路径代表了当前节点和其他节点之间的相似性关系，从而为基于随机游走的复杂网络聚类算法提供了节点相似性的度量基础。
在基于随机游走的复杂网络聚类算法中，一般需要先将原始网络转化为具有Markov性质的状态转移矩阵。
通过状态转移矩阵，可以描述复杂网络中从一个状态到另一个状态的转移概率。
由于Markov性质的存在，状态转移矩阵具有稳定性和收敛性。
可以通过对状态转移矩阵进行特征分解，获得复杂网络中不同节点之间的距离度量。
然后，利用聚类算法对节点按照相似性进行分组，识别出不同聚类。
二、应用场景基于随机游走的复杂网络聚类算法适用于各种类型的复杂网络数据分析，比如社交网络、生物网络、金融网络、物流网络等。
在具体应用中，可以应用于以下几种场景。
（一）社交网络在社交网络中，人们通过建立不同的关系连接进行交流和互动。
而在基于随机游走的复杂网络聚类算法中，可以通过随机游走的方式计算不同节点之间的相似性，从而实现对社交网络的聚类分析。
基于Laplace矩阵Jordan型的复杂网络聚类算法
ｋ ｎ ｏ ｗｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ， ｓ ｕ ｃ ｈ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｚ ｅ ｏ ｆ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｓ ． Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｊ ｏ ｒ ｄ ｎ ａ ｆ ｏ ｒ ｍ ｏ ｆ ｇ ｒ ａ ｐ ｈ Ｌ ａ ｐ ｌ ａ ｃ ｉ ｎ， ａ ａ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｗａ ｓ
（ Ｓ ｔ ａ ｔ ｅ Ｋｅ ｙ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｏ ｆ Ｖ ｉ ｒ ｔ ｕ ａ ｌ Ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ ， Ｂ ｅ ｉ ｈ ａ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｙ， ｔ Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ １ ９ １ ）
第 ３ ５ 卷 第 ３期 ２ ０ １ ４年 ３月
通信学来自报 、 ， ０ １ ． ３ ５ Ｎｏ ． ３ Ｍａ ｒ ｃ ｈ ２ ０１ ４
Ｊ ｏ ｕ ｍａ ｌ Ｏ Ｂ Ｃｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ Ｏ Ｉ Ｉ Ｓ
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ － ４ ３ ６ ｘ ． ２ ０ １ ４ ． ０ ３ ． ０ ０ ２
ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｗｈ ｉ ｃ ｈ Ｃ ｎ ａ ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｎ ｏ ｋ ｗｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ， ａ ｎ ｄ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｉ ｍａ ｒ ｙ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｅ ｉ ｇ ｅ ｎ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｊ ｏ ｒ —
类算法在不依赖先验知 识的情况 下，实现了更高的聚类精度 ，验证 了先验知识获取方法 的有效性和合 理性 。
一种基于复杂网络属性值的K-means聚类算法
燕 山 大学 学 报
Ｊ ｕ ｎａ ｆＹａ ｈａ ｎ ｖ ｒ ｉｙ ｏ ｒ ｌｏ ｎｓ ｎＵ ｉ ｅ ｓｔ
Ｖｂ ．３ ．４ １ ６ ＮＯ
Ｊｌ ｕｙ ２ ２ ０１
文 章 编 号 ： １ ０ －９ × （０ ）０ －３ ３０ ７７ １ ２ １ ０ ２ ４０ ４ －５
０ 引 言
复杂 网络能够 有 效描 述诸 多学科 所涉 及 的知 识系统 ，目前 已成 为多学科交叉研 究领域 的一个热 点Ⅲ 。网络簇 结构 是复杂 网络 最重要和最基 本的一 种 拓扑结构属性 ， 具有 同簇节 点连系 密集 、异簇 节
并 ，直至合并 到只有一个类 为止 。Ｍｉａ 提 出 ， ｌｎ ｌ Ｋ－ ａ ｓ ｍｅｎ 算法 的初始聚类 中心可 由 Ｗａｄ提 出的方 ｒ 法得 到 。 开始 进￣Ｋ－ ａ ｓ 在 ｍｅ ｎ 聚类之 前 ， 先用 Ｗａｄ ｒ 层次 聚类算法进行 聚类 ，当类 的个数达 到 时，停 止 Ｗａｄ聚类 ，将得到 的 个类 的中心节 点作 为 ｒ ｍｅｎ 的初始聚类 中心 ，然后采用传统 ｍｅ ｎ 算 ａｓ — ａｓ 法进 行进一步 聚类 。Ｈｉｇ Ｓ ａｅ 也 分别 ｇ ｓ隅和 ｎ ｒｙ
３４ ４
燕 山大 学 学报
ＷＫ， ∑ ｗｊ ＝ ，
优 化算法被提 出来 。Ｗａｄ 提 出一种层 次聚类 算 ｒ 法， 该方法将每个 数据节 点都 作为一个初 始聚类 中
心， 聚类 过程则是 依次将最相似 的两个节 点进 行合
收稿 日期：２ １—一６ ０ ２５ｌ 作者简介：董
基金项 目：国家 自然科学基金资助项 目 （ １７ １ ０ ；秦 皇岛市科学技术研究与发展计划 （００ １ ４ ） ６１０９） ２ １ ０Ａ０ ２
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。
聚类算法在网络攻击检测系统中的应用研究
聚类算法在网络攻击检测系统中的应用研究随着互联网的不断发展，网络攻击事件也越来越频繁。
在网络攻击检测系统中，聚类算法被广泛应用，并取得了良好的效果。
本文将从聚类算法的基本思想、聚类算法在网络攻击检测系统中的应用、聚类算法的优缺点和未来的研究方向等方面进行探讨。
一、聚类算法基本思想聚类算法是一种经典的无监督学习方法，是将相似的对象归为同一类别，不同的对象归为不同的类别。
聚类算法的目标是让同一类别内的元素相似度尽可能高，不同类别之间的相似度尽可能低。
聚类算法包含了多种不同的方法，其中比较常见的有K均值算法、层次聚类算法、密度聚类算法等。
这些方法的不同点在于对于相似度的定义方式、聚类过程的迭代方式以及聚类结果的表达方式等方面有所不同。
二、聚类算法在网络攻击检测系统中的应用聚类算法在网络攻击检测系统中有着广泛的应用。
它可以通过对网络流量的分析，对在同一时间和同一网络区域内的网络流量数据进行聚类，然后发现聚类中的异常行为，从而发现潜在的网络攻击。
聚类算法主要应用于入侵检测、威胁情报分析、异常检测等方面。
它能够对网络流量进行分类，挖掘出有意义的网络流量模式，识别出威胁行为，并能够根据网络流量分析结果对网络安全进行调整和升级。
三、聚类算法的优缺点聚类算法的优点在于其能够对大批量的数据进行分类，并且可以适用于不同的数据类型。
另外，由于其是无监督学习方法，所以可以发现一些潜在的攻击模式，对于未知的攻击手法具有很好的检测能力。
聚类算法的缺点在于当遇到高维数据时，它可能会失去些许效率。
另外，由于其无法对受到环境变化的数据进行适应，所以使用聚类算法时需要使用一些额外的方法，以适应动态数据。
四、未来的研究方向随着网络攻击手法的不断变化，对于网络攻击检测系统也提出了更高的要求。
未来的研究方向包括以下几个方面：1.深度学习与聚类算法的结合。
深度学习在图像、语音等领域取得了很好的效果。
将深度学习与聚类算法结合起来，可以进一步提高网络攻击检测的性能。
复杂网络中的聚类分析算法
复杂网络中的聚类分析算法复杂网络是一种含有大量节点和较多连接的网络结构，例如社交网络、物流网络以及互联网等等，这种网络结构具有较为复杂的拓扑结构和动态变化的特征，为了更好地研究网络结构的性质和规律，需要将网络中的节点按照某种规则分组，这个过程被称为聚类。
聚类分析是一种常见的数据挖掘算法，其主要工作是将数据集中的对象按照某种相似度指标分为若干个簇。
在复杂网络中，聚类分析算法可以帮助我们挖掘网络中的模块化结构和社区划分，从而更好地理解网络结构的性质和特征。
其中，最常用的聚类算法是基于图论的聚类算法，通常分为两类，即基于连接性的聚类算法和基于相似度的聚类算法。
基于连接性的聚类算法是将网络中的每一个节点看做一个元素，对网络中的边进行聚类，将互相连接的节点放入同一个簇中，这种方法通常基于最小生成树或K均值聚类算法。
其中，最小生成树聚类算法依靠网络中边的权重来构建最小生成树，通过在这个树上剪枝即可得到聚类结果，而K均值聚类算法则是将节点分为K个集合，循环迭代计算每个节点到每个集合的距离，并将其分到最近的集合中。
基于相似度的聚类算法则是将网络中的每一个节点看做一个特征向量，用数据挖掘中的聚类算法对这些向量进行聚类，这种方法通常包括谱聚类、模块度最大化等等。
其中，谱聚类算法依靠将网络中的邻接矩阵转化为拉普拉斯矩阵，通过求解矩阵的特征值和特征向量来得到聚类结果，而模块度最大化算法则是根据网络中节点之间的连边情况来计算网络中的模块度，并通过最大化模块度来得到聚类结果。
无论使用哪种聚类算法，其目的都是将网络中的节点分为不同的簇，这些簇可以帮助我们更好地理解网络的拓扑结构和动态变化趋势，更好地解读和分析社交网络等复杂网络结构，从而为我们提供更加深入的信息和洞察。
总之，聚类分析算法是一种十分重要的算法，在许多领域中都有广泛的应用，其中复杂网络领域中的聚类分析算法尤其受到关注，可以用来揭示网络中的模块化结构和社区划分等信息，为我们提供更加丰富和深入的视角，对于我们理解网络结构和规律有着重要的作用。
社交网络分析中的节点聚类算法研究
社交网络分析中的节点聚类算法研究社交网络是一个庞大而复杂的网络系统，由许多个体（也称为节点）和它们之间的相互作用组成。
传统的社交网络分析方法主要依赖统计和图论，但随着社交媒体的兴起和快速发展，我们面临了更多复杂多样的社交网络数据。
由于社交网络中存在着大量的节点以及复杂的节点关系，我们需要一种有效的方法来理解和研究这些社交网络，以便揭示其中的潜在模式和结构。
在社交网络中，节点聚类是一项重要的任务，它可以将相似的节点分组到同一类别中。
节点聚类可以帮助我们发现社交网络中的社区结构、发现潜在的社交群体以及预测用户行为。
然而，由于社交网络中的节点数量巨大，节点聚类面临许多挑战和困难。
为了克服这些挑战，研究者们提出了许多节点聚类算法。
以下是几种经典的算法。
1. K-means算法K-means算法是一种常用的聚类算法，可以将节点基于其特征向量聚类成预设的K个群体。
该算法通过迭代的方式，将节点分配到距离最近的簇，并通过重新计算簇中心来优化聚类结果。
K-means算法简单、高效，适用于处理大规模数据。
然而，K-means算法对初始聚类中心的选择很敏感，并且无法处理非球形簇。
2. DBSCAN算法DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，将密度相连的样本点划分为同一个簇。
该算法通过定义邻域半径和邻居数量来刻画密度，可以有效识别出任意形状和大小的簇。
DBSCAN算法对噪声点鲁棒性较强，并且不需要输入预设的簇数量。
然而，该算法的性能在处理高维数据和不同密度簇的情况下可能下降。
3. 社区发现算法（例如Louvain算法）社区发现算法旨在寻找社交网络中紧密连接的子图。
Louvain算法是其中的一种，它通过最大化模块度来划分网络中的社区。
该算法通过合并和重分配节点来优化模块度，并迭代执行直到找到最佳划分。
社区发现算法可以揭示出社交网络中隐藏的社区结构，有助于理解社交网络中的群体行为。
然而，社区发现算法的时间复杂度较高，可能无法有效处理大规模网络。
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吉林大学知识工程教研室 吉林大学计算机学院
1
目
录
1.复杂网络聚类方法的研究背景及意义
2.复杂网络聚类方法的研究现状及分析
3.复杂网络聚类所面临的问题
4.我们的工作
5.复杂网络vs时空数据挖掘
2
1.复杂网络聚类方法的研究背景及意义
现实世界中的诸多系统都以网络形式存在， 如社会系统中的人际关系网、科学家协作网 和流行病传播网，生态系统中的神经元网、 基因调控网和蛋白质交互网，科技系统中的 因特网、万维网、通信网、交通网等。由于 这些网络所对应的系统具有很高的复杂性， 因 此 被 统 称 为 “ 复 杂 网 络 (complex network)”。
Poisson distribution
Power-law distribution
a PX ( k ) k
ek P (X k) k!
11
Network Motif (Science 1999)
Network Motif：在统计意义上，网络中频繁出现的 子图模式。（某些子图在现实网络中出现的概率明显高 于这些子图在随机网络中出现的概率）。
O(101)
O(103)
O(108)
7
1.复杂网络聚类方法的研究背景及意义
复杂网络已成为当 前最重要的多学科 交叉研究领域之一。 小世界性、无标度 性、网络模体和网 络簇结构是迄今为 止发现的最普遍和 最重要的复杂网络 拓扑结构属性。
8
Small World (Nature 1998)
小世界网络： 具有较小的平均路 径长度，同时具有 较大的聚类系数。
18
聚类蛋白质网络
(Nature 2005)
（芽殖酵母菌） 的蛋白质交互网 络
19
动态社会网络簇结构分析
(Nature 2007)
该研究结果发现了维持社会结构稳定性的两个基本原则： 对于大规模社会机构，其成分的动态变化利于维护该机构的稳定性； 20 相反的，对于小规模机构，其成分的固定不变利于维护该机构的稳定性。
杂网络的功能、发现复杂网络中的隐藏规律和预测复杂网络的
行为不仅有十分重要的理论意义，而且有广泛的应用前景。 目前已被应用于：恐怖组织识别与组织结构管理等社会网络分
析，围绕新陈代谢、蛋白质交互、未知蛋白质功能预测、基因
调控和主控基因识别等问题的多种生物网络分析，Web社区挖 掘与Web文档聚类，搜索引擎，空间数据聚类，图像分割 ，
社会网络、语义网络、生物网络分析
(Nature 2005)
科学家合作网： 每个节点表示 一个科学家， 连接表示科学 家之间的合作 紧密程度。
语义网络 : 每个节点 表示一个英文单词， 连接表示词在某个语 境下共同出现的频率。
16
聚类基因网络
Nature 2003
17
聚类新陈代谢网络
Nature 2005
基于网络簇结构分析的链接预测
(Nature 2008)
该研究提出了一种广义的随机网络模型 （相对于经典的ER随机网络模型）： （1）具有更强的表达能力，既能刻画 assortative网络又能刻画disassortative 网络； （2）对于给定的网络，该模型能够精 确的预测出网络中的未知链接或缺失链 接，并能剔除网络中存在的噪音链接。
平均长度：网络中任意两点间最短路径长度的平均值。 聚类系数：节点的任意两个邻居节点仍互为邻居的平均概率
9
Scale-free network (Science 1999)
无标度性：网络的度分布呈现出幂率分布（power law），而 不是随机网络的泊松分布：
P(K) ~ K-a
10
Degree distribution
12
Network Community Structure (Science 2002, Nature 2005, 2007)
网络簇结构（network community structure）具有同簇节点相互连接 密集、异簇节点相互连接稀疏的特点。
13
1.复杂网络聚类方法的研究背景及意义
复杂网络聚类方法的研究对分析复杂网络的拓扑结构、理解复
22
2.复杂网络聚类方法的研究现状及分析
2.1 复杂网络聚类方法的分类
2.2 基于优化的复杂网络聚类算法
Hale Waihona Puke 2.3 启发式复杂网络聚类算法 2.4 其它网络聚类算法
23
2.1 复杂网络聚类方法的分类 基于优化的方法 将复杂网络聚类问题转 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簇结构。 启发式方法 将复杂网络聚类问题转化为 预定义启发式规则的设计问题。 除以上两类方法之外，还存在其它类型 的复杂网络聚类方法。
21
1.复杂网络聚类方法的研究背景及意义（续）
由于复杂网络聚类研究具有重要的 理论意义和应用价值，它不仅成为 计算机领域中最具挑战性的基础性 研究课题之一，也吸引了来自物理、 数学、生物、社会学和复杂性科学 等众多领域的研究者，掀起了一股 研究热潮。从 2002 年至今，新的方 法层出不穷，新的应用领域不断被 拓展，不同领域的权威国际杂志和 多个重要国际学术会议多次报道这 方面的研究工作。 复杂网络聚类方法已成为图论、复杂网络、数据挖掘等理论的重要组成部分 和相关课程的核心内容。如康奈尔大学计算机系开设了《The Structure of Information Networks》 课 程 ， 麻 省 理 工 电 子 工 程 和 计 算 机 系 开 设 了 《Networks and Dynamics》课程。
3
社会网络（Social Networks）
科学家协作网
移动电话网络
《圣经》对应的社会网络
4
生物网络（Biological Networks）
新陈代谢系统网络 蛋白质交互网络
食物链网络
5
科技网络（Technological Networks）
6
复杂网络分析具有重要研究意义
对于小规模网络，我们可以 通过肉眼观测其形态、特征， 但是对于(超)大规模复杂网 络，我们将很难通过肉眼深 入理解和预测网络的结构、 行为和功能，需要借助各种 复杂网络分析方法。
以及关系数据分析等众多领域。
Nature 2005
14
应用例子1– 聚类分析
15 10 5 0 -5 -10 -10 0 10 20 30
Gaussian similarity function （高斯相似度函数）:
2 a exp ( || x x || / ) ij i j
15
应用例子2