复杂网络的社团发现的发展历程
基于复杂网络的重叠社团发现算法
基于复杂网络的重叠社团发现算法基于复杂网络的重叠社团发现算法复杂网络是由大量节点和连接组成的复杂结构，它不仅应用广泛，而且具有重要的理论价值。
在复杂网络中，社团是一组高度相互关联的节点，而重叠社团则是指存在相同节点的多个社团。
重叠社团发现是一种重要的网络分析技术，可以揭示网络中的隐藏关系，对于研究人类行为、社交网络、蛋白质互作网络等领域具有重要的应用价值。
基于复杂网络的重叠社团发现算法主要分为两种，一种是基于聚类的算法，即将网络划分为若干个社团，使得同一社团内的节点之间的连接强度较强，而不同社团之间的连接强度较弱。
但是，这种算法只适用于发现非重叠社团。
另一种是基于分解的算法，即将网络表示为若干个基本成分的加权组合，其中每一基本成分需要包含许多节点。
这种算法不仅能够发现非重叠社团，更能够发现重叠社团。
重叠社团发现算法的主要挑战是如何对同一节点在多个社团之间的属于度量。
为了解决这个问题，研究者们提出了许多新的算法。
其中比较流行的是Jaccard系数和模块度。
Jaccard系数是一个二元度量，它将两个社团之间的交集和并集相除。
模块度被认为是复杂网络重叠社团发现算法中最流行的指标之一。
它是一个用于度量网络内部的连接强度和社团之间的连接弱度的权重性度量。
在实际应用中，重叠社团发现算法具有广泛应用。
例如，在社交网络中，我们可以使用重叠社团发现算法来识别网络中的小圈子，进一步了解社交网络中的社群结构。
在生物学中，我们可以使用这种算法来识别蛋白质互作网络中的蛋白质复合物。
在多媒体数据分析中，我们可以使用这种算法来分析大规模图像数据的群体特征。
可见，重叠社团发现算法在各个领域具有广泛的应用前景。
总之，基于复杂网络的重叠社团发现算法是一项重要的研究课题，具有广泛的应用前景。
在未来，我们需要继续深入探索这种算法，加强其理论分析和实际研究，为推动科学技术进步做出积极贡献。
中国社交网络发展历程的四种阶段
中国社交网络发展历程的四种阶段“六度空间”理论的再度提出，打开了互联网世界的另一扇大门，将早期社交性网络的概念引入互联网，创立了面向社会性网络的互联网服务SNS。
目前，社交网络服务已经成为互联网最热门的话题之一，也成为投资圈最为炙手可热的追捧领域。
回首SNS的发展，回首SNS 的发展，从国外的MySpace、Facebook、Twitter到中国的开心网、人人网等泛娱乐SNS 应用，再到目前中国大行其道的微博、米聊(微博)、微信，乃至垂直类SNS的应用形态，社交网络服务的概念深入互联网精髓。
一定意义上来看，社交网络其实是源于网络社交的需要，基于此种思路，清科研究中心认为，中国社交网络的发展历程主要呈现四种阶段，如下图所示：中国社交网络的发展历程主要呈现四种阶段一些事(一)早期社交网络雏形BBS时代从社交网络的深层演变来看，社交网络应该是从WEB1.0时代的BBS层面逐渐演进。
相比于E-mail形态，BBS把社交网络向前推进了一步，将点对点形式演变为点对面，降低交流成本。
此外，相比于即时通信和博客等轻社交工具，BBS淡化个体意识将信息多节点化，并实现了分散信息的聚合。
此时，天涯、猫扑、西祠胡同等产品都是BBS时代的典型企业。
从VC/PE关注度来看，2006年年以前，资本主要关注BBS及博客形态的社交网络产品，但是后期来看，这类企业的发展多不尽人意。
(二)娱乐化社交网络时代经历了早期概念化的六度分隔理论时代，社交网络凭借娱乐化概念取得了长足的发展。
国外社交产品推动了社交网络的深度发展。
2002年，LinkedIn成立;2003年，运用丰富的多媒体个性化空间吸引注意力的Myspace成立;2004年，复制线下真实人际关系来到线上低成本管理的Facebook成立，这些优秀的社交网络产品或服务形态，一直遵循社交网络的“低成本替代”原则，降低人们社交的时间与成本，取得了长足发展。
纵观中国，国外社交网络如火如荼发展之际，中国社交网络产品相继出现，如2005年成立的人人网、2008年成立的开心网，乃至2009年推出的搜狐白社会等，拉开中国社交网络大幕。
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。
复杂通信网络的地理位置聚集性社团发现和可视化
复杂通信网络的地理位置聚集性社团发现和可视化代翔【摘要】The geolocation is believed to have certain positive correlation with network structure in the communication networks,shopping network and other complex networks.The geolocation information is introduced into the task of complex network group detecting and visualization to improve the traditional label propagation algorithm and force-directed graph drawing algorithm.By performing the geolocation based clustering in advance,and then adding the geolocation based restriction in the iterative process,meaningless oscillations can be greatly minimized.The experiment proves that this scheme can speed up the discovery of community and the convergence speed of the algorithm can also be added to the influence of geographical location on the distribution of the community,and the performance of the fast community discovery algorithm can be improved both in convergence time and community discovery(Q value).%针对以通信网络为代表的一类复杂网络地理位置信息的聚集性与网络结构一定程度上的正相关性,探讨了将地理位置信息带入特定的复杂网络的社团发现和可视化任务中,改进传统的标号传播和力导引算法,提前进行网络的地理位置聚类分析,并对标号传播的和力导引的迭代过程引入基于地理位置的限制性条件,避免无意义的振荡.实验证明,提出的方法既可以加快社团发现和可视化算法的收敛速度,也可以通过地理位置对社团分布的影响提高快速社团发现算法的性能.针对存在地理位置聚集性的复杂网络数据,该方法无论在收敛时间还是社团发现结果(Q值)上都有较大提升.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2017(057)006【总页数】7页(P615-621)【关键词】复杂通信网络;社团发现;地理位置;标号传播;力导引【作者】代翔【作者单位】中国西南电子技术研究所,成都610036【正文语种】中文【中图分类】TN921现实世界中存在着大量的网络结构，例如人际关系网络、工作协作网络、传染病传播网络以及新近产生的通信网络和社交网络等。
社会网络研究的发展和趋势
社会网络研究的发展和趋势社会网络研究是一门学科，它研究人际间的关系，如何形成和演变，以及它们对个体和群体的行为和思维的影响。
自20世纪60年代以来，社会网络研究在学界和实践中都取得了显著的进展。
这篇文章将回顾社会网络研究的发展历程，并分析它未来的发展趋势。
一、社会网络研究的发展历程社会网络研究的起源可以追溯到20世纪30年代的社会学家莫雷诺研究小组互动的工作。
在20世纪50年代和60年代，社会科学的发展促进了社会网络研究的发展。
这时候，社会网络研究主要是定性研究，研究对象也主要是面对面的社交网络。
然而，随着社会科学方法的发展，社会网络研究也开始转向定量研究。
20世纪70年代和80年代，人们开始利用计算机技术和数学方法来分析社交网络。
这些方法包括社会网络分析（SNA）和多重关系分析（MRA）。
同时，在20世纪90年代，互联网的普及和社交媒体的兴起，为社会网络研究带来了新的机遇和挑战。
社会网络研究的对象不再局限于面对面的社交网络，而是扩展到了线上社交网络。
二、社会网络研究的现状如今，社会网络研究已经成为一个跨学科的研究领域，涉及社会学、人类学、心理学、计算机科学和信息科学等多个学科。
社会网络研究的方法和应用也越来越多样化和复杂化。
在方法方面，社会网络分析和多重关系分析仍然是研究社交网络最常用的方法之一。
此外，还有通过问卷调查来获取社交网络数据的方法，另外也有非常新颖的基于众筹与网络资源的缘起融合理论进行研究的书籍，其中讨论很多。
在应用方面，社会网络研究可以帮助我们了解人们如何在社交网络上形成和维护社交关系，如何通过社交网络完成信息传递和知识共享，以及社交网络对行为和思维的影响。
此外，社会网络研究也可以应用到各个领域，如市场营销、组织管理、医疗卫生等领域。
三、社会网络研究的未来趋势未来，社会网络研究将呈现出以下趋势。
首先，社会网络研究将更加注重跨学科的整合。
社会网络研究需要涉及社会科学、计算机科学和信息科学等多个学科，需要多领域的交叉合作。
复杂网络社团发现算法研究新进展
基于节
点之间的距离度量 , 在不同维度的特征空间中建 立聚类树图 , 从中选择全局模块度最大的划分作 为社团发现结果。 Capocci 等
[15]
以及 Agarwal 等提出的 整数规划方
法 。EO 算法的思想是将每个节点对模块度 Q 值的贡献大小定义为局部变量, 然后在随机初始 划分的基础上, 通过贪婪策略调整局部变量( 具有 最小贡献度的变量 ) 来提高全局目标函数 Q 值。 整数规划方法则通过求解对应的松弛线性规划问 题能够给出最大模块度的一个上界, 这是以前方 法所不具备的。此外 , 还有一些基于遗传算法、 蚁 群算法等智能算法的 社团发现算法 也可归为此 类。 近年来越来越多的研究发现 : 模块度优化方 法无法发现 小于一定粒度的社团
网络中, 尤其是大规模网络中 , 社团的大小不一, 该问题尤为突出。为此 , 研究者们提出一些局部 [ 12] 调整策略。如 Ruan 等 结合谱平分法和局部搜 索方法提出的 HQcut 算法 , 在分裂网络前增加统 计测试来判断是否需进一步细分。此外 , 部分研 究者提出新的模块度来避免 Q 值存在的粒度问 题。如李珍萍等
此外部分研究者提出新的模块度来避免13提出的模块度值在衡量社团内外连接度的差异时引入了社团大小作为分母进行平均从理论和数值试验上证明了作为模总的来说模块度优化算法是目前应用最为广泛的一类算法但是在具体分析中很难确定一种合理的优化目标使得分析结果难以反应真实的社团结构尤其是分析大规模复杂网络时搜索空间非常大使得许多模块度近似优化算法的结果变得更不可靠
复杂网络一般指节点众多、 连接关系复杂的 网络。由于其灵活普适的描述能力, 能够广泛应 用于各科学领域对复杂系统进行建模、 分析, 近年 来吸引了越来越多的人对其进行研究。随着研究 的深入, 人们发现许多实际网络均具有社团结构, 即整个网络由若干个社团组成, 社团之间的连接 相对稀疏、 社团内部的连接相对稠密。社团发现 则是利用图拓扑结构中所蕴藏的信息从复杂网络 中解析出其模块化的社团结构, 该问题的深入研 究有助于以一种分而治之的方式研究整个网络的 模块、 功能及其演化 , 更准确地理解复杂系统的组 织原则、 拓扑结构与动力学特性, 具有十分重要的 意义。 自 2002 年 Girvan 和 Newman 基于边介数提出 GN 算法以来 , 国际上掀起一股社团发现的研究 热潮 , 来自生物、 物理、 计算机等各学科领域的研 究者们带来了许多新颖的思想和算法 , 并广泛应 用于各个学科领域的具体问题中。本文在归纳总 结的基础上 , 从非重叠社团发现和重叠社团发现 两个方面综述当前社团发现算法的新进展 , 并展 望该领域未来的一些研究方向。
复杂网络上的群体运动与演化
复杂网络上的群体运动与演化在当今社会，网络成为了人们生活中不可或缺的一部分。
从最初简单的信息传递，到后来的社交媒体，网络已经演化为一个复杂的生态系统。
这个生态系统中，群体运动的出现是一个重要的现象。
群体运动可以是指由一群人发起的集体行动，也可以是指由网络中大量用户共同参与，形成的某种共识。
无论是哪种形式，群体运动都是网络社会中的重要组成部分。
本文将探讨群体运动的成因及其在网络中的演化。
一、群体运动的成因1.1 社会心理学因素人类是社会性动物，社会心理学因素对群体运动的形成起到了重要的作用。
在网络中，人们的关注度往往会被一些热点事件吸引。
一旦某个事件引发了公众情感，就会引发相关群体的关注，形成一种群体共识。
这种共识在网络中往往会得到不断的强化和扩大。
1.2 技术进步的作用随着技术进步，网络在人们生活中的作用越来越大。
社交媒体的出现，让人们可以在网上更加方便地交流、热议。
同时，物联网技术的应用也让网络成为一个更加智能和便捷的生态系统。
这些技术的进步让群体之间更加容易建立联系，并且快速形成共识。
1.3 社会事件的影响社会事件是群体运动的重要成因。
一旦发生某个重大事件，网络中一些参与者可能会积极表态，进而吸引更多人的关注。
社会事件可以是政治性事件、自然灾害事件，也可以是社会问题等。
这种事件的导向极具分化性，极富争议性，甚至可能成为群体运动的导火索。
二、群体运动的演化2.1 群体运动在网络中的传播相比于传统的线下群体运动，网络群体运动具有更广泛的影响力。
网络的无界性，让网络中的群体运动不受地域、时间等因素限制，更容易获得关注和支持。
而且，网络中的群体运动往往采取广播式的传播方式，通过社交媒体等渠道，向更广大的受众传递信息。
2.2 群体运动的互动与反馈网络中的群体运动往往是一种互动的过程。
一方面是群众的互相联系，共同协作争取各自的权益。
另一方面，政府机关、其他群体和网络媒体，也会参与到这个过程中，不断给予反馈和回应。
复杂网络中的社团结构
第5卷第3期 复杂系统与复杂性科学 Vol .5No .32008年9月 C OMP LEX SYSTE M S AND COM P LEX I TY SC I ENCE Sep.2008文章编号:1672-3813(2008)03-0019-24复杂网络中的社团结构李晓佳,张 鹏,狄增如,樊 瑛(北京师范大学管理学院系统科学系,北京100875)摘要:对复杂网络社团结构问题进行了综述。
介绍了无权无向网络中社团结构的定义、探索社团结构的算法及算法的评价标准和检验网络。
重点总结与类比了具有代表性的算法及其在检验网络上得到的结果,并依据这些结果和评价标准对算法进行了评述。
部分地概括了原有算法在加权无向网络中的推广方法。
最后对部分社团结构算法的特点进行了横向的比较,对社团结构与网络功能的研究进行简略介绍,并对社团结构研究的发展做出展望。
关键词:复杂网络;社团结构;聚类中图分类号:N94文献标识码:ACo mm un ity Structure i n Co m plex NetworksL I Xiao 2jia,ZHANG Peng,D I Zeng 2ru,F AN Ying(Depart m ent of Syste m s Science,School of M anage ment,Beijing Nor mal University,Beijing 100875,China )Abstract:Community structure exists widely in most of actual syste m s and net w orks .I nvestigati on on community structure is an i m portant way t o understand both the structure and functi on of net w orks .I n this paper,we revie w main results in the study of community structure in comp lex net w orks .Firstly,we f ocus on the unweighted and undirected net w orks .Definiti ons of community structure and algorith m s that detect communities are intr oduced .Meanwhile s o me measure ments on detecting algorithm s and classical net 2works are listed .The e mphasis of our work is evaluating algorithm s using measure ments and the results f or classical net w orks .Secondly we extend study t o weighted and undirected net w orks .Finally,the com 2paris on of s ome alg orith m s and a brief intr oducti on t o the relati onshi p bet w een community structure and net w ork functi on are given,and p r os pect of study on co mmunity structure in the future is outlined .Key words:comp lex net w orks;community structure;clustering收稿日期:2008-01-23基金项目:国家自然科学基金(70771011)作者简介:李晓佳(1984-),女,江苏人,硕士研究生,主要研究方向为系统工程及复杂网络。
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二分网络的社 团发现 多子网复合复 杂网络的社团 结构
1.映射法 2.非映射法 基于子网复合的思路来求得社团结构。
GN算法
其基本思想： （1）计算网络中具有最大介数的边。 （2）从网络中移除介数最大的边。 （3）重新计算网络中的最大介数的边，转移执行2)。如此迭代下去， 最终获得社区的划分
研究现状
选题背景
现实社会中有大量的社 团结构，家庭，同事或 者朋友等。在蛋白质— 蛋白质网络中，在同一 社团内的蛋白质在细胞 中都发挥着相同的特定 指标；同样随着计算机 技术的迅猛发展，虚拟 网络也成为研究热点。
研究现状
1.传统算法
单一关系网络 的社团发现的 算法
2.分裂算法 3.基于模块度的算法 4.动态算法 5.其他算法
Qreal - Qnull 1 Q （a ij pij）（Ci , C j） M 2M ij
研究现状
1.传统算法
单一关系 3.基于模块度的算法 4.动态算法 5.其他算法
二分网络的社 团发现 多子网复合复 杂网络的社团 结构
1.映射法 2.非映射法 基于子网复合的思路来求得社团结构。
多子网复合复杂网络的社团结构的发现
多子网复合复杂网络是一种多种类型节点，多种连 边关系的网络。
多子网复合复杂网的社团结构的发现
目前研究多子网复合复杂网络的思路大 致是基于子网复合的思路来求得社团结 构。
：整体的模块度
：子网y的模块度
：子网y的连边数与整体连边比例
存在的问题
易造成连接密度的高的子网中的社团被识别，而连 接密度低的子网中的社团不被发现。
主要研究内容
1）基于多子网复合复杂网络的模型，研究当子网的连边密 度不同时，采用子网信息复合的方法来进行社团划分，提 出一种有效的思想或策略来有效地发现社团结构。 2）基于多子网复合复杂网络的模型，研究当子网的网络 类型不同时，子网与子网之间连边关系为一对一、一对多、 多对多时，提出一种有效的思想或策略来有效地发现社团 结构。 3）以社交网络为例，建立能够描述社交网络的多子网复合 复杂网络模型，在子网连边密度不同，子网的网络类型不 一样，子网与子网的连边关系不同时，对提出的算法或思 想进行实证研究。
1.传统算法
单一关系网络 的社团发现的 算法
2.分裂算法 3.基于模块度的算法 4.动态算法 5.其他算法
二分网络的社 团发现 多子网复合复 杂网络的社团 结构
1.映射法 2.非映射法 基于子网复合的思路来求得社团结构。
基于模块度的算法
一个网络的模块度就定义为该网络社团内部边数与相应的零 模型的社团内部边数之差占整个网络边数M的比例。
二分网络的社团发现
随着二分网络的提出，针对于它的社团 发现也成为了研究热点。二分网络指的 是存在两类节点，连边只在不同节点之 间存在的网络。
二分网络的社团发现
映 射 法
将二分网络先映射成单分网络，进而用较为成熟 的单分网络的社团发现算法做进一步的划分。但 是在映射过程中无法避免信息的缺失。
非 映 射 法
解决的主要问题
1）基于多子网复合复杂网络的模型，研究当 子网的连边密度不等，子网的网络类型不同， 子网与子网的连边关系不同时，对应的有效发 现社团结构的思想或策略。
2）以社交网络为例，针对当子网的连边密度 不同时，子网的网络类型不同时，子网与子网 的连边关系不同时，运用提出的有效的发现社 团结构的思想或策略，发现社团结构，揭示社 交网络的性质。
则而非映射法则是直接在二分网络网络上进行社 团划分，例如，基于边集聚系数的社团发现算法 等。
研究现状
1.传统算法
单一关系网络 的社团发现的 算法
2.分裂算法 3.基于模块度的算法 4.动态算法 5.其他算法
二分网络的社 团发现 多子网复合复 杂网络的社团 结构
1.映射法 2.非映射法 基于子网复合的思路来求得社团结构。
谢谢！
请各位专家指正。
复杂网络的社团发现的发展历程
主要内容
1.选题背景 2.研究现状 3.主要研究的内容及要解决的问题 4.工作计划
选题背景
社团是指在同一网络中，对于一个特定的集合 内节点之间的连接比较紧密，但是集合与集合 之间的连接比较稀疏，同一社团中的节点或有 共同的性质或在网络中扮演着相同的角色。
二分网络的社 团发现 多子网复合复 杂网络的社团 结构
1.映射法 2.非映射法 基于子网复合的思路来求得社团结构。
传统算法
图分割：分成g个预定大小的群组，群组之间的边数数目最小。
聚类：把社区发现看做一组内容相似的物体集合，使用聚类算法。
研究现状
1.传统算法
单一关系网络 的社团发现的 算法
2.分裂算法 3.基于模块度的算法 4.动态算法 5.其他算法
二分网络的社 团发现 多子网复合复 杂网络的社团 结构
1.映射法 2.非映射法 基于子网复合的思路来求得社团结构。
其他算法
研究现状
1.传统算法
单一关系网络 的社团发现的 算法
2.分裂算法 3.基于模块度的算法 4.动态算法 5.其他算法
二分网络的社 团发现 多子网复合复 杂网络的社团 结构
1.映射法 2.非映射法 基于子网复合的思路来求得社团结构。
动态算法
自旋模型和同步算法在社区发现领域十分活跃，发了不少论 文。随机游走是基于以下思想：如果存在很强的社区结构， 那么随机游走器（random walker)会在社区内部停留更长的 时间，因为社区内部的边密度比较高。
研究现状
1.传统算法
单一关系网络 的社团发现的 算法
2.分裂算法 3.基于模块度的算法 4.动态算法 5.其他算法