基于谱方法的复杂网络中社团结构的模块度_张聪

合集下载

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。

  1. 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. 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. 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)。

式 中 二 为 网络的 总边 数
示无连边 。为节 点 · 的度 否则 占 ,少 , `, 。
为网络的连接矩 阵 , 二
。为节点
。 ` ,一 六 粼人 一 豁 价 汽 ,,
所在 的社团 当节点
代表节点 , , 与节点
之 间有连边 , 儿 ,。
则表
和节点 。 在 同一个社 团中时 占价 , 汽, 一
。一 弗一 周
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
一了 一
一 ,
阶的对 称矩 阵 , 其
是 指将网络划分为 亡 个社 团的一种 划分情 况 , 。是一个
元 素。 ,, 代 表 第` 个 社 团 与 第, 个 社 团 之 间 的 连 边 数 占 网 络 总 边 数 的 比 例, , 一 艺一 。 ,, , 矩 阵 的 迹“
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
的连接矩 阵为
。 , , 节点 该 的
度为 从 , 则有 从 二又 仇, · 考虑网络 的一个子网络 度包含两个部分 , 即 , 州 一甘 ` 衅 ”` , 其中 心“ 点派 在子 网络 内部和外部 的连接数 在此基础 上 ,
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
公一 , 。 , 矩阵的和范数
的最 大值一般在 一
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
的范 围内 , 更 大的值很少 出现 式
划分 , 以 , 之间的边构成的集合 以 ,几 二 以 , 以 划分 内部的 边集
以 ,侧
边数 而 必
,划 分 之间 的
万 以,
一 七 边 集百
之间的权重为 叫以 ,



划 分 的 组内 边 数二
,组间
的组内权
。 二 , 。 二 , 。 ` , 叫 , 类似地有划分
重为 叫 , 组间权重为 侧 , 所有边的总权重为 叫日 在以上图划分的基础上 , 表现模块度 定义为 划分 的组内边数和组间未连接的 “ 边 ” 数之和 未连接的 “ 边 ” 即 , 二 必 , 占全连接边数的 比例 表现模 块度大的划分更好
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
矩 阵的谱方法 假设社团数 目为 云 , 则 网络 的
,
的非平 凡特 征值 , 而其他 的特征值都 与
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
的 组内 边数和组间 未连接的 “ 边” 数之和是表现模块度的决定因素, 当条件 。
艺一 ,艺 ,
,

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
为该 网络 的强社 团结构
弱社
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
、 一 艺艺 二 ,二偌 任 以,二 任
二 。 夕
、 ,
妻 二一 、





艺。 ,。 二 切· 占二 , 。 凡二· 了。 ,二

其中 抓
是组间未连接的 “ 边 ” 数 从表现模块度的定义中可看出其本质与组内连接紧密 、 组间连接松散
的社团模块化定义是一致的 式
可表述为式
便于计算的形式 , 其中 万 二是
亡 亡
一 艺 艺
览晶

一,

。 ` 一 艺艺
夕 `

, 、” 宾 了腐 '
。 叨 ,
告 。 ,、。 、 叨
艺。 ,切 。 。 。



又二 ,切 二 叨· 占。 , 叨 凡叨· 万。 , 。
式 中的 禹二 是特 征向量 中代表 节点 的各分 量之 间的欧 氏距离 , 这些距离就 作为边权在 表现模块 度函数 中使 用 , 是构 造 出来 的未连接 “ 边 ” 的权值之和 , 显然 了 通过谱 方法的转换 , 简单 巧妙地 解决 了组 间未连接 的 “ 边 ” 权估 值的 间题 , 使表现模块度可 以按 照组 内边权和组 间未连接 的 “ 边 ” 权之和 占全连接边权的 比例 , 有 效地衡量有 权网络上划分的优劣 表现模 块度和本文基于谱 映射的表现模块 度在一定范 围内可以克服上 述 模块度的局限性 划分
关键 词 复杂 网络 社 团结构 模块度 谱方 法
,

,
,
,



'
即 ,
,
' ' , 一 '

,

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
相关文档
最新文档