虚拟社区发现技术与方法
复杂网络中的社区发现与挖掘算法研究
复杂网络中的社区发现与挖掘算法研究社区发现是在复杂网络中识别出密切相关的节点集合，这些节点之间存在着明显的紧密联系，而与其他节点相对疏远。
社区发现在许多领域具有广泛的应用，如社交网络分析、生物信息学、推荐系统等。
然而，由于复杂网络的规模庞大、结构复杂多样，社区发现成为一个具有挑战性的问题。
为了解决这一问题，学者们不断提出和改进各种社区发现与挖掘算法。
一种常见的社区发现算法是基于模块度（modularity）的方法。
这种方法通过计算网络中节点间的连接强度和预期连接强度的差值来评估社区结构的优劣程度。
其中，预期连接强度是通过随机图模型生成的网络来进行估计的。
通过最大化模块度函数，这种算法可以将网络划分为若干个社区。
然而，基于模块度的方法在处理大规模网络时，会面临计算时间复杂度高和结果稳定性差的问题。
为了克服这些问题，研究者们提出了一系列其他的社区发现算法。
例如，基于谱聚类的方法可以将网络转化为特征向量，然后通过聚类技术将节点划分为不同的社区。
这种方法能够有效克服基于模块度的方法的缺点，并且适用于大规模网络。
另外，还有基于聚类系数的方法、基于图表达的方法、基于双层重叠社区的方法等。
这些算法不仅提高了社区发现的效果，还拓宽了社区发现的研究领域。
除了社区发现算法，研究者们还提出了一些用于社区挖掘的工具和技术。
社区挖掘旨在从挖掘过程中发现新的模式和知识。
其中，一种常见的工具是关联规则挖掘。
关联规则挖掘通过挖掘出不同节点之间的关联关系，可以发现隐藏在复杂网络中的有意义的模式。
另外，社区挖掘还可以借助数据可视化技术，将复杂的网络结构以图形化的方式展示出来，增加了对社区结构的理解和挖掘。
随着社交媒体的普及和大数据技术的不断发展，社区发现与挖掘在社交网络分析中具有重要的应用。
通过社交网络分析，可以揭示出用户之间的相互关系、信息传播路径、社区结构等信息，为社交媒体平台的运营提供指导。
此外，社区发现与挖掘还可以应用于生物信息学领域，发现蛋白质相互作用网络中的功能模块，辅助研究者了解蛋白质的功能和相互关系。
社交网络分析中的社区发现方法
社交网络分析中的社区发现方法社交网络已经成为现代人不可或缺的一部分，它们不仅仅是交流和分享的工具，也是一种互联技术，可以帮助我们更好地理解社会和人际关系。
通过社交网络分析，我们能够深入了解人们之间的互动模式和行为特征。
而社区发现是社交网络分析中最为重要的研究内容之一。
社交网络分析（SNA）是一种分析社会和组织结构的方法，采用图论和网络科学的技术，可以揭示人们之间的连接和关系、社会网络的结构和特征，对探寻社会规律和社会现象等方面有着非常广泛的应用。
而在社交网络中进行社区发现则是SNA的一种重要研究方法。
社区发现是指在社交网络中，通过对用户关系进行分析，将用户划分为不同的社区，以便更好地研究、分析和预测用户的行为和趋势。
社区发现可以帮助我们理解社交网络的结构和组织形式，并为在线社交网络的优化和管理提供有力的支持。
在社交网络中进行社区发现的方法有很多种，下面我们将介绍其中常用的几种方法。
1. 基于模块度的方法模块度是社交网络中社区发现常用的重要参数之一。
它可以用来度量网络结构中社区化程度的指标，通过计算社区内部节点之间的连通度与社区之间的连通度之比，可以获得一个区间在[-1,1]之间的模块度值。
模块度值越接近于1，代表社交网络中的社区分割越明显，模块度值越接近于0，代表社交网络中的用户越是松散分布。
利用模块度，我们可以采用Bottom-up，Top-Down和Louvain 双向贪心等方法进行社区发现。
这种方法能够发现社交网络中的精细社区结构，并能够探索社交网络中的潜在模式。
2. 基于谱聚类的方法谱聚类是一种基于线性代数的聚类算法，其核心理念是利用图论的思想将社交网络中相似的用户归为一类。
谱聚类可以将用户划分为多个不同的聚类群体，且能够保证各个聚类群体之间的距离较远，可以更好地发现社交网络中的隐藏关系。
此外，谱聚类还具有扩展性和威力等许多优点，使得它成为了社交网络中的跨学科应用案例。
3. 基于模型的方法除了模块度和谱聚类这种聚类方法，还有另一种基于模型的方法：概率模型。
网络数据挖掘中的社区发现方法比较分析
网络数据挖掘中的社区发现方法比较分析在当前信息爆炸的时代，互联网发展迅猛，网络数据也呈现爆炸式增长。
对这些海量的网络数据进行分析和利用，就需要使用到网络数据挖掘的技术。
社区发现是网络数据挖掘中的一个重要研究领域，旨在找到网络中具有紧密联系的节点集合，有助于揭示网络结构和了解网络中的群体行为。
本文将对当前常用的网络社区发现方法进行比较分析。
一、基于模块性的方法1.1 Clauset-Newman-Moore算法Clauset-Newman-Moore（CNM）算法是一种基于模块性的社区发现方法。
该算法通过最大化网络中的模块性指标来划分社区，从而得到合理的社区结构。
虽然该算法有较高的计算复杂度，但在小型网络上表现良好。
1.2 Girvan-Newman算法Girvan-Newman（GN）算法是一种基于边介数的社区发现方法。
该算法通过删除网络中的边，并计算删除边后网络的模块性变化来判断边的重要性。
根据边的重要性进行递归删除，最终得到社区结构。
该算法计算简单，但在大型网络上效果较差。
二、基于邻接矩阵的方法2.1 Newman-Girvan方法Newman-Girvan（NG）方法是一种基于邻接矩阵的社区发现方法。
该方法通过计算网络中节点对之间的最短路径长度和最短路径条数，来确定节点的社区归属。
该方法简单有效，但在网络规模较大时计算复杂度较高。
2.2 谱聚类算法谱聚类算法是一种基于图拉普拉斯矩阵的社区发现方法。
该算法通过对网络的拉普拉斯矩阵进行特征值分解，得到特征向量，并将特征向量作为节点的特征向量表示。
通过对特征向量进行聚类，得到网络的社区结构。
该算法计算复杂度较高，但在网络规模较大时效果较好。
三、基于模块性优化的方法3.1 Louvain算法Louvain算法是一种基于模块性优化的社区发现方法。
该算法通过不断地将节点从一个社区移到另一个社区，并计算模块性的变化来确定节点的社区归属。
该算法具有较高的计算效率和较好的精度，在大规模网络上应用广泛。
基于社交网络的社区发现算法研究
基于社交网络的社区发现算法研究毋建军【摘要】随着社交网络的快速发展及应用，围绕社交网络用户及信息交互自发形成的网络社区已经成为当前社交网络研究领域的重要分支，并取得了许多研究进展及成果，但仍然存在许多挑战及问题。
本文从网络社区研究的网络结构、网络信息、时间三个重要因素考虑，在网络社区的定义、特性的基础上，分类、对比了典型的社区发现模型、算法及社区划分评价方法，并对其存在的问题及未来发展方向进行了分析探讨。
%Along with the rapid development and application of social communication network , online community centering on social communication network users and information interaction becomes an important branch in the field of social communication networkstudy.Although many results have been made , there are many challenges and problems .Considering network structure , network infor-mation and time , this paper analyzes and compares typical community discovery models , algorithms and evaluation methods based on the definitions and features of network community , and discusses the problems and future development direction .【期刊名称】《长春大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(026)003【总页数】5页(P35-38,43)【关键词】社交网络;社区算法;动态社区;SNS分析【作者】毋建军【作者单位】北京政法职业学院信息技术系，北京102628【正文语种】中文【中图分类】TP391随着Twitter、Facebook、新浪微博、人人网、微信等社交网络的广泛应用，社交网络大数据集合孕育而生，在大数据基础上，不同领域、学科的研究人员基于社交网络的链接结构、用户交互行为、信息扩散传播等方面，进行了社交网络用户关系挖掘、信息扩散传播的机制分析、网络结构变迁、新型(网络)虚拟关系演化等基础性问题的研究。
基于分层聚类算法的社区检测和发现技术研究
基于分层聚类算法的社区检测和发现技术研究社区检测是网络科学中一种重要的技术，它可用于分析和理解各类网络结构，如社交网络、物流网络和互联网等。
社区检测的目的是将网络中的节点分组，让同一组内的节点密切相关，而组与组之间的相关性较小。
这样，社区内部可以形成相对独立的子网络，社区之间可以形成相对疏离的网络结构。
目前，基于分层聚类算法的社区检测技术正在成为社区发现领域中的一颗新星。
分层聚类算法是一种基于相似度的聚类算法，它的基本思想是如下：首先把样本集中的每个样本视为一个初始聚类，然后通过不断合并距离最近的两个聚类，逐步地形成一颗聚类树，最后通过截断聚类树来确定最终的聚类结果。
其中，距离的计算是分层聚类算法中一个关键的问题，常见的距离度量包括欧几里得距离、曼哈顿距离和马氏距离等。
在社区检测中，分层聚类算法的基本流程大致如下：首先定义相似度度量，通常使用余弦相似度或皮尔逊相关系数等；然后使用分层聚类算法得到聚类树，通常使用UPGMA算法或WPGMA算法等；最后根据聚类树的划分结果选择合适的聚类水平，即截断聚类树，形成最终的社区结果。
在实际应用中，分层聚类算法还可以结合其他算法来提高社区检测的准确率和效率。
例如，可以使用布谷鸟算法优化聚类树的形态；可以使用模拟退火算法寻找最优的截断位置；可以使用BFS算法加速网络的遍历和社区划分等。
基于分层聚类算法的社区检测技术在实际应用中有着广泛的应用。
例如，在社交网络中，可以根据用户之间的关注关系、粉丝关系和共同兴趣等信息来发现用户之间的社区；在物流网络中，可以根据物品之间的运输关系和位置关系来发现物品之间的流动规律和瓶颈点；在互联网中，可以根据网页之间的链接关系来发现不同主题之间的联系和依赖关系等。
此外，基于分层聚类算法的社区检测技术还可以应用于社区发现、推荐系统、媒体传播等领域。
然而，基于分层聚类算法的社区检测技术也存在一些问题和挑战。
首先，分层聚类算法对于大规模网络的处理效率较低，需要通过优化算法和并行计算等方式来提高效率。
大规模网络中社区发现算法优化与改进
大规模网络中社区发现算法优化与改进在当今的大数据时代，网络社交已逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
如何从大规模的网络中发现有意义的社区，已成为一个备受关注的话题。
社区发现算法的优化与改进，为有效识别社交网络中的社区提供了重要的技术保障。
一、概述社区发现算法主要是解决如何在复杂网络中找到聚集在一起的节点集合，即社区。
在研究社区发现算法时，我们通常关注以下三个问题：一是如何定义社区；二是如何衡量社区的质量；三是如何高效地查找社区。
二、社区定义由于社区的定义是比较复杂的，因此社区发现算法面临着难以统一的问题。
社区的定义有很多种，但是常用的定义主要有以下几种：1.密集子图密集子图被认为是一种比较好的社区定义方法。
它通常指的是在网络中一个节点集合，这些节点间的连边密度比较高，而与集合外的节点的连边密度比较低。
2.以节点为中心的社区定义这种方式是以节点的相似性为基础，将节点分为不同的社区。
如果节点之间的相似度较高，那么这些节点将被视为同一个社区。
3.图划分这种方法是将整个网络分割为不同的部分，每个部分都是一个社区。
这种方法通常使用的是传统的图论算法。
由于社区定义的多样性，不同的社区发现算法往往使用不同的定义方法。
社区发现算法需要根据具体的应用场景，选择不同的社区定义方法。
三、社区质量性能评估社区质量性能评估，是评估社区发现算法优劣的重要指标。
评价指标通常包括“社区内的紧密性“(modularity)、“社区之间的分离度”(conductance)和“社区的稳定性”等。
1.紧密性社区内的紧密性是指社区内部节点之间的连边密集程度。
社区内的紧密性越高，则节点与社区之间的联系越紧密，社区的质量越高。
衡量社区内紧密性的指标主要是“模块度”。
2.分离度社区之间的分离度指的是社区内部节点与社区之间的联系程度。
社区之间的分离度越大，则社交网络的分配格局就越合理，社区发现算法的性能表现就越好。
衡量社区分离度的指标通常是“社区分离度”。
基于大数据技术的社区发现与分析研究
基于大数据技术的社区发现与分析研究在信息时代的大背景下，社区已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
社区不仅仅是一个地理空间，更是一个相互联系、相互依存的社会集体。
社区涉及到人们的生活、工作、教育、健康等多种方面，因此对社区的发现和分析具有重要的意义。
近年来，随着大数据技术的发展，基于大数据技术的社区发现与分析研究也逐渐受到人们的关注。
一、社区发现的意义社区发现是指通过大数据分析技术来寻找社区成员之间的联系、共性和区别，找到不同的社区并对其进行分类研究。
社区发现可以帮助我们了解社区成员的行为、偏好和特征，进而为社区提供更好的服务。
社区发现的意义在于：1.为社区提供更好的服务。
社区发现可以了解居民的需求和偏好，为社区提供更加精准的服务，提高社区居民的生活质量。
2. 促进社区的发展。
通过社区发现，可以了解社区居民的行为和特点，为社区的发展提供依据，提高社区的整体发展水平。
3. 为城市规划提供参考社区发现可以为城市规划提供重要参考，帮助城市规划者更好地制定城市规划方案。
二、社区发现的方法社区发现的方法主要有以下几种：1.基于聚类的方法聚类是将一组相似的数据点划分为一组的过程。
在社区发现中，聚类方法可以划分相似的社区成员为一个社区群体。
聚类方法需要先定义可以衡量社区成员相似性的指标，然后通过算法将相似的成员划分到同一个社区中。
2.基于关联规则的方法关联规则是指一些事物之间的关系，如购物篮之间的关系。
在社区发现中，可以通过挖掘社区成员之间的关系和规律来发现社区。
通过分析社区成员之间的关系和规律，可以帮助我们理解不同的社区成员之间的联系和相似性。
3.基于网络分析的方法网络分析是指通过建立复杂的网络模型来分析社区成员之间的关系。
在社区发现中，可以通过网络分析方法来发现社区。
网络分析方法需要先建立社区成员之间的连边关系，然后通过算法来发现不同的社区。
三、社区发现的应用社区发现的应用范围极其广泛。
主要应用于社区生活、城市规划、社会科学研究等方面。
社区发现
Community Discovery社区发现1. 社区发现简介•社区，从直观上来看，是指网络中的一些密集群体，每个社区内部的结点间的联系相对紧密，但是各个社区之间的连接相对来说却比较稀疏（图1，当然社区的定义不止有这一种）。
这样的社区现象被研究已经很多年了，最早期的记录甚至来自于80年前。
社区研究案例•比较经典的社区研究案例包括对空手道俱乐部(karate club),科学家合作网络(Collaboration network) 和斑马群体(zebras) 的社交行为研究等（见图2），其中著名的空手道俱乐部社区已经成为通常检验社区发现算法效果的标准(benchmark)之一。
社区发现•随着互联网和在线社交网站的兴起，在Twitter,Facebook，Flickr这样的用户生成内容（UCG）网站上使用社区发现的技术已经成为热潮。
在这些社区中用户相互的交流与反馈，能为传统的社区带来丰富的内容信息和新的结构，从而使社区发现有了新的发展。
社区发现算法介绍2.1 图分割•社区可以看做密集子图结构，使用图分割算法来解决。
图分割问题的目标是把图中的节点分成g个预定大小的群组，这些群组之间的边数目最小，这个问题是NP-hard 的。
2.1.1 二分图•早期的分割都是二分图，社区发现也是基于二分的，遇到多分的情况就把其中一个子图再分割。
比较经典的有谱二分法，利用拉普拉斯矩阵的第二小特征值λ2对社区二分类，这其实是属于谱方法的一种特例。
2.1.2 KL算法•KL算法通过基于贪婪优化的启发式过程把网络分解为2个规模已知的社区。
该算法为网络的划分引入一个增益函数，定义为两个社区内部的边数与两个社区边数之间的差，寻求Q的最大划分办法。
2.1.3 最大流算法•基于最大流的算法是G.W.Flake提出的。
他给网络加了虚拟源节点s和终点节点t，并证明了经过最大流算法之后，包含源点s的社区恰好满足社区内节点链接比与社区外的链接要多的性质。
- 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)。
LFR人工网络
Zap CCL
Beak
Topless
TR99 SN4 Crin
MN105
Gallatin Feather DN16 DN21
Wave Web MN23 TR82
Fish Double SN100 Oscar SN96 Bumper SN9
Scabs
TSN103 Fork Stripes
M kv kw 1 A vw 2m 2m vC1 ,wC2 ,v w
最佳社区评判指标：
EQ
1 1 2m i vCi ,wCi OvOw
kv kw A vw 2m
最大派系{1,2,3,4}、{5}、{6,7,8}、{9}
LPA算法
1 2 6 7
9 7
二 静态计算发现算法
三 动态计算发现算法
4 2
5 7
2
3 2
7
8 7
按照顺序{1,8,6,5,7,3,2,4,9}更新节点标签，每个节点 的标签被更新为其最大数量的邻居所具有的标签。
第三章 虚拟社区发现技术与方法
一 算法评价体系
4、局部扩展优化算法
基于网络的局部结构定义一个健康函数，从一个种子社区开始，迭代扩展该种子社区， 直到健康函数的值最优化，形成一个最优的自然社区。
Beescratch SN90 Mus Number1
SN89
Zipfel
Notch
TSN83
SN63 Whitetip Kringel Hook Shmuddel TR120 Thumper TR88
第三章 虚拟社区发现技术与方法
一 算法评价体系
1、模块度最优化算法
以某种方式调整社区划分，使得模块度目标函数达到最优化值，即得到最终社区划分
二 静态计算发现算法
三 动态计算发现算法
1 基因编码
2 基因交叉 3 基因变异 4 基因解码 1 1 1 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 4 4 4 2 2 1 4 1 3 3 3 2 2 5 3 3 5 2 2 4 4 4 1 1 1 4 4 1 2 1 5 5 5 2 2 2 5 5 3 2 3 6 6 6 5 5 5 6 6 4 5 4 7 7 7 6 6 9 7 7 9 6 6 8 8 8 5 5 5 8 8 6 5 6 9 9 9 13 13 13 9 9 12 13 12 10 10 10 12 12 12 10 10 11 12 11 11 11 11 12 12 12 11 11 12 12 12 12 12 13 13 13 12 12 11 13 11 13 13 13 11 11 11 14 14 14 11 11 11
社区I 0001 110 社区II 000
010
011
1010
1011
111
仅使用霍夫曼编码的情况，平均码 字长度较长。
利用社区结构，使用二级霍夫曼编码 的最优情况，平均码字长度较短
第三章 虚拟社区发现技术与方法
一 算法评价体系
1、团（派系）过滤算法
针对网络中节点可能同时属于多个团的性质，从初始团出发动态合并属于同一社区的 团，直至得到最佳重叠社区划分。
静态计算发 现算法
通过优化网络的全局目标函 数，搜索网络社区划分的空 间，静态的找出最佳的虚拟 社区结构。
第三章 虚拟社区发现技术与方法
社交网络中虚拟社区发现技术与方法主要研究内容包括:
一
社区发现算 法评价体系
二
用于介绍当前流行的社区结 构评判数字指标和经典网络 数据集。
静态计算发 现算法
三
通过优化网络的全局目标函 数，搜索网络社区划分的空 间，静态的找出最佳的虚拟 社区结构。
团（Clique）：网络中的完全子图；k团：具有k个节点的完全子图。
二 静态计算发现算法
三 动态计算发现算法
k=3
1 6 4 5 2 3 7 8 9
C P M 算 法
1. 找出网络中所有的最大团
1
4 5 2 6
2. 建立该网络的团-团重叠矩阵
9
3 3-团社区I
7 3-团社区II
8
根据处理后的重叠矩阵，划分出两 个重叠的3-团社区
i j n
N ( ) 2
第三章 虚拟社区发现技术与方法
一 算法评价体系
2、社区结构基准图
实际网络基准图 人工网络基准图
GN人工网络
二 静态计算发现算法
三 动态计算发现算法
Five Cross MN83 SMN5 Trigger Vau Patchback Jonah MN60 Haecksel Zig Ripplefluke Quasi PL Knit Jet Upbang DN63 TR77
姓名：黄丹华 学号：015034910056
虚拟社区发现技术与方法
信息检索
社交 圈子
信息推荐
组织管理
虚拟社区 发现
聚集 群体
公共安全事件管控
信息传播控制
社会安全事件预警
第三章 虚拟社区发现技术与方法
社交网络中虚拟社区发现技术与方法主要研究内容包括:
一
社区发现算 法评价体系
二
用于介绍当前流行的社区结 构评判数字指标和经典网络 数据集。
第三章 虚拟社区发现技术与方法
一 算法评价体系
4、信息编码算法
对网络节点进行编码描述，通过随机游走在网络上产生最短数据流，代表最佳社区划
二 静态计算发现算法
三 动态计算发现算法
分结果。
Infomap算法
11
00 101
0000 11
110
1000
111 00 1001
01
100
10
011
社区I
社区II
二 静态计算发现算法
三 动态计算发现算法
1
6 4
1
6 4 5 9 8
1
4 5
6 9
2
9
5
2
3
7
2
8 3 7
3 社区I
7 社区II
8
1. 初始时，网络模型 生成的拓扑结构
2. 迭代m次后，网络模 型生成的拓扑结构
3. 迭代n次后，网络模型 生成拓扑结构。此时网 络模型最符合真实的拓 扑结构。（n>m)
kv kw A (cv , cw ) vw 2m 2m vw
二 静态计算发现算法
三 动态计算发现算法
2.NMI：将社区结构和已知节点的社区归属信息作对比，构造混合矩阵，并基于混
合矩阵计算出的类信息熵值。NMI越大，社区划分越合理。
NMI
2 Nij ln(
i, j
动态计算发 现算法
基于网络局部拓扑信息，由 网络中的节点动态逐步推演， 最终形成虚拟社区结构
第三章 虚拟社区发现技术与方法
一 算法评价体系 二 静态计算发现算法 三 动态计算发现算法 社交网络中虚拟社区发现技术与方法主要研究内容包括 :
一
社区发现算 法评价体系
二
用于介绍当前流行的社区结 构评判数字指标和经典网络 数据集。
静态计算发 现算法
三
通过优化网络的全局目标函 数，搜索网络社区划分的空 间，静态的找出最佳的虚拟 社区结构。
动态计算发 现算法
基于网络局部拓扑信息，由 网络中的节点动态逐步推演， 最终形成虚拟社区结构
第三章 虚拟社区发现技术与方法
一 算法评价体系
1、算法划分准确度指标
1.模块度：同一社区内部边的比例减去随机网络中同样社区结构下社区内部边的比 例的期望值。模块度越大，则社区划分越合理。 Q 1
二 静态计算发现算法
三 动态计算发现算法
结果。
经典贪心算法
3. 在模块 度取值最 大的时候 划分网络
1 4 5 2 3
6 9
7
8
1. 初始时，每个节点单独作为一个社区
2. 迭代的合并使模块度增量最大的社区
1
2
3
4
5
6
7
8
9
第三章 虚拟社区发现技术与方法
一 算法评价体系
2、多目标优化算法
通过多目标函数刻画虚拟社区结构特征，借助智能优化/启发式算法等查找最佳社区 划分。 基 于 遗 传 算 法 的 基因序列a 连边编号： 多 基因序列 c 基因序列c 同社区连边： 目 标 优 基因序列 d 基因序列 e 基因序列 b 化
Nij n
N i . N. j
)
N
i
i.
N N ln i. N j . ln . j n j n
3.Rand Index：正确划分入各社区的内部节点对数目与网络节点对的所有组合数目
的比值。该值越大，则社区划分越合理。
R(Y , Y ) ij
节点的自然社区：具有最大健康度的子图，即向该子图中增加一个新节点或 者从该子图中删去一个节点都将降低子图的局部健康度。
二 静态计算发现算法
三 动态计算发现算法
LF M 算 法
1 4 5 2
6 9
3 7 以节点1为种子，局部扩展找出自然社区。
8
同理，以节点8为种子，局部扩展出另一个自然社区。
ห้องสมุดไป่ตู้
3.将矩阵非对角线上小于2的元素和对角线上 小于3的元素置0，剩下的非零元素置1
第三章 虚拟社区发现技术与方法
一 算法评价体系 二 静态计算发现算法 三 动态计算发现算法
2、基于相似度的聚合算法
通过查找网络中的最大派系，迭代的合并相似度最大的子社区，直到最优划分被发现。 基于相似度的EAGLE聚合算法 子社区间相似度公式：
13 14 14 13 14 11 11 13 11 13