复杂网络中社团结构划分的快速分裂算法

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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）。

复杂网络中社团结构划分的快速分裂算法

复杂网络中社团结构划分的快速分裂算法张聪;沈惠璋;李峰【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2011(28)4【摘要】Most of the proposed splitting algorithms are not suitable for very large networks because of their high time complexity and unknown quantity of community number.Referencing the voltage spectrum segmentation algorithm and GN algorithm,this paper proposed a fast splitting algorithm based on diffusion distance and the modularity function.Its segmentation basis was the diffusion distance, and the ability of modularity function could find the best community number in large networks.Experimental results show that the algorithm has better partitioning ability and lower time complexity than the proposed partitioning community structure algorithms.Not only it is capable of fast operation for the sparse network, but also for the non-sparse network, which reflects the algorithm has high stability.%针对已有分裂算法时间复杂度较高,不适用于社团数目未知的大型网络等问题,借鉴电压谱分割算法和GN算法的思想,提出以扩散距离为分割依据,以模块度函数为社团结构划分满意度的快速分裂算法.实验结果表明,与已有的社团结构划分算法相比,基于扩散距离的快速分裂算法能够得到高质量的社团结构,其时间复杂度较低,不仅对稀疏网络能够快速运算,对非稀疏网络更能高效求解,这进一步体现出算法具有较高的稳定性.【总页数】4页(P1242-1244,1250)【作者】张聪;沈惠璋;李峰【作者单位】上海交通大学,安泰经济管理学院,上海,200052;上海交通大学,安泰经济管理学院,上海,200052;上海交通大学,安泰经济管理学院,上海,200052【正文语种】中文【中图分类】TP181【相关文献】1.复杂网络社团结构划分方法及其应用 [J], 王天成;刘真真;李天明;徐志坚;胡宇宇;钟啸2.基于复杂网络的绿色CDN社团结构划分 [J], 李昕冉;周金和3.复杂网络的一种快速局部社团划分算法 [J], 解;汪小帆4.大规模复杂网络中的社团快速发现算法 [J], 刘波涛5.一种有向网络中社团结构划分的启发式算法 [J], 李锋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

复杂网络的一种快速局部社团划分算法

基金项目:国家杰出青年基金(60225013);国家自然科学基金(70431002)收稿日期:2006-09-28　修回日期:2006-10-11 第24卷　第11期计　算　机　仿　真2007年11月文章编号:1006-9348(2007)011-0082-04复杂网络的一种快速局部社团划分算法解㑇,汪小帆(上海交通大学自动化系,上海200240)摘要:为了快速准确地寻找大规模复杂网络的社团结构,文中基于节点度优先的思想,提出了一种新的寻找复杂网络中的局部社团结构的启发式算法。

该算法的基本思想是从待求节点出发,基于节点的度有选择性的进行广度优先搜索,从而得到该节点所在的局部社团结构。

由于该算法仅需要利用到节点的局部信息,因此时间复杂度很低,达到了线性的时间复杂度。

将该算法应用于社会学中经典的Zachary 网络,获得了满意的结果。

最后,还分析了如何对该算法加以改进以进一步提高准确度。

关键词:复杂网络;度;社团结构中图分类号:N94;TP393 文献标识码:AA Fa st A lgor ith m for D etecti n g L oca l Co mm un ity Structurei n Com plex NetworksX I E Zhou,WANG Xiao -fan(Depart m ent of Aut omati on,Shanghai J iaot ong University,Shanghai 200240,China )ABSTRACT:I n order t o detect community structure in large -scale comp lex net w orks fast and correctly,a ne w heu 2ristic algorith m based on the idea of degree p reference is p r oposed in this work .Started fr om the node under consider 2ati on,this ne w algorith m intr oduces a degree -based alternative breadth -first search t o get the l ocal community structure of a node .Since this algorith m only requires l ocal inf or mati on of the node,its ti m e comp lexity is linear and thus is very l ow .This algorith m is app lied t o a classical s ocial net w ork,the Zachary net w ork,with satisfact ory result .Finally,an i m p r oved algorith m f or further enhancing the accuracy is discussed .KE YWO RD S:Comp lex net w ork;Degree;Community structure1　引言近几年来,复杂网络研究受到越来越多的关注,并渗透到从自然科学到工程科学甚至社会科学的多个领域[1,2]。

复杂网络的社团划分

实验三复杂网络的社团划分
a=[0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0;
1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0;
1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0;
1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
说明：
1、实验目的要写清楚为什么要做这个实验，其目的是什么，做完这个实验要达到什么
结果，实验的注意事项是什么等；
2、实验题目一栏要填写清楚具体的实验题目；
3、实验原理要将实验所涉及的基础理论、算法原理详尽列出；
4、实验内容列出实验的实施方案、步骤、数据准备、算法流程图以及可能用到的实验
设备（硬件和软件）；
5、实验结果应包括实验的原始数据、中间结果及最终结果，复杂的结果可用表格或图
形形式实现，较为简单的结果可以与实验结果分析合并出现；
6、实验结果分析要对实验的结果进行认真的分析，进一步明确实验所涉及的算法的优
缺点和使用范围，要求实验结果应能在计算机上实现或演示，由实验者独立编程实现，程序清单以附录的形式给出；
7、报告填写用“宋体”（小四）格式字体。

复杂网络社团发现算法的研究及应用评估

复杂网络社团发现算法的研究及应用评估摘要：随着互联网的迅速发展和智能科技的日益普及，复杂网络的研究变得越来越重要。

其中，社团结构是复杂网络中一种普遍存在的特征，其对于网络的功能和特性具有重要影响。

因此，本文将深入探讨复杂网络社团发现算法的研究以及对其应用进行评估。

1. 引言复杂网络是由大量节点和连接所构成的网络结构，其具有较高的节点连接度和节点间的非线性相互作用。

在现实生活中，复杂网络广泛应用于社交网络、生物网络、信息网络等领域。

而社团结构则是复杂网络中的一种重要特征，指一组紧密相关的节点集合。

社团发现算法的研究旨在识别网络中的社团结构，以揭示网络的内在组织形式和功能机制。

2. 复杂网络社团发现算法的研究2.1 传统算法传统的复杂网络社团发现算法主要有基于聚类的方法、基于图分割的方法和基于优化的方法。

其中，聚类方法通过节点之间的相似性将网络划分为不同的社团；图分割方法则通过最小化社团间的连接权重来识别社团结构；优化方法则通过最大化社团内的连接权重和最小化社团间的连接权重来发现社团。

然而，这些传统算法存在着在处理大规模网络时效率低下、对网络噪声敏感等问题。

2.2 近期算法近年来，随着大数据与机器学习技术的不断发展，一些新兴的复杂网络社团发现算法也相继提出。

其中，基于模块度优化的算法使用了更精确的社团定义和评估指标，能够更好地发现网络的社团结构。

另外，基于机器学习的算法利用聚类或分类模型来发现社团，并通过训练模型来提高算法的准确性。

这些近期的算法在效率和准确性方面取得了较大的突破，但仍需进一步改进。

3. 复杂网络社团发现算法的应用评估为了评估复杂网络社团发现算法的性能和适用性，需要制定一组合理的指标。

常用的评估指标包括模块度、归一化互信息(NMI)、标准化互信息(SMI)等。

模块度衡量了发现的社团结构与真实社团结构之间的相似性，而NMI和SMI则衡量了社团发现结构与已知信息之间的相关性。

4. 算法的应用场景复杂网络社团发现算法在许多领域具有广泛的应用价值。

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 。
ＬＩＢｏａＵｔｏ
（ｏｅｅｏｏｕｅｃｎｅ＆Ｔｃｎｌｇ，ｕａｎｖｒｉｆｒｎｃｅｃ，ｈｎｄ１００ＣｉａＣｌｇｆｍｐｔｒｉｃｌＣＳｅｅｈｏｙＨｎｎＵｉｓｙｏｔａｄＳｉｎｅＣａｇｅ４５０，ｈｎ）ｏｅｔＡｓ
ｆｒｄｔｃｉｇｃｍｍｕｉｆｌｒｅｓａｅｃｍｐｅｅｗｏｋｉｐｏｏｅｎｔｉｐｐｒＴｅｅｄｆｉｏｓｏｄｌｅｒｅｏｅｅｔｏｎｎｔｏｇ－ｃｌｏｌｘｎｔｒｓｒｐｓｄｉｈｓａｅ．ｈｓｅｎｔｎｆｍｏｕｅｄｇｅｓｙａｉｉａｄｉｃｅｎａｄｌｅｒｅｒｉｅ，ｏｎｎｒｍｅｔｌｍｏｕｅｄｇｅｓａｅｇｖｎａｃｍｍｕｉｔｃｕｅｄｔｃｉｇａｇｒｈｗｔｗｔｇａｅｎｔｅｅｄｆｎｔｓｒｔｒｅｅｔｌｏｔｍｉｔｏｓａｅｂｓｄｏｈｓｅ－ｙｕｎｉｈｔ
第２卷第８期８
２１０２年８月
科技通报

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１６２）．辽１０３
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．３ＮＯ２１３．
Ｊｎ２１ｕ．００
文章编号：００１３（０００ — １５０ｉ０ —７５２１）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１６２；．宁师范大学计算机与信息技术学院，１０９２辽辽宁大连１６８１０１
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ＷｕＨｕｅｍａ５ — ｂｒｎ算法［等．ｗｍａ［在２０６］Ｎｅｎ］０４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Ｃａｓｔ８提该

复杂网络社团结构划分方法及其应用

ｌｇａｏｒｉｔｈｍｎｌｎｓｆａｓｔｅｒｔｈａｎＧＮａｌｇｏｉｔｒｈｍ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｓ；Ｃｏｍｍｕｎｉｙｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅ；Ｇｉｒｖａｎ－Ｎｅｗｍａｎａｌｇｏｉｔｒｈｍ；Ｎｅｗｍａｎ — Ｆａｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｍａｎｙｒｅａｌｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｓｈａｖｅｏｂｖｉｏｕｓｃｏｍｍｕｎｉｙｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆｎｃｕｔｉｏｎｏｆａｎｅｗｏｔｒｋｉｓ
来说却比较稀疏ｎ。这种社团结构可以揭示复杂网络的功能，并可以帮助理解复杂网络的增长机制。因此，复杂网络中社团结构的刻画与检测成为当今复杂系统研究中最热门
ｏｂｔａｉｎｅｄｕｓｉｎｇｈｅｔｗｏｔａｌｇｏｉｒｔｈｍｓ，ａｎｄｈｅｔｎｕｍｂｅｒｏｆｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓｕｓｉｎｇＧＮａｌｇｏｉｒｈｍｔｉｓｓｍａｌｌｅｒｔｈａｎｈａｔｔｏｆＮＦａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ＦＭ
ｃｏｍｍｕｎｉｔｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｒｅｌａｃｏｍｐｌｅｘｎｅｗｏｔｒｋｓｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｏｂｖｉｏｕｓｐａｒｔｉｔｉｏｎｏｆｃｏｍｍｕｎｉｙｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓａｒｅ

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结果表明，已有的社团结构划分算法相比，于扩散距离的快速分裂算法能够得到高质量的社团结构，时间与基其
复杂度较低，不仅对稀疏网络能够快速运算，对非稀疏网络更能高效求解，这进一步体现出算法具有较高的稳
定性
关键词：复杂网络；团结构；分裂算法；块度；扩散距离社模中图分类号：ＴｌｌＰ８文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２１）４１４ —３０１３９（０１０ — ２２０
张聪，惠璋，沈李峰
（海交通大学安泰经济管理学院，海２０５）上上００２摘要：针对已有分裂算法时间复杂度较高，不适用于社团数目未知的大型网络等问Ｎ算法的思想，出以扩散距离为分割依据，提以模块度函数为社团结构划分满意度的快速分裂算法。实验
许多研究领域中的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网络，现实世界中的互联如
第２８卷第４期
２１０１年４月
计算机应用研究
ＡｐｉａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｕｅｒｐｌｃｔｏｓａｃｆＣｏｔｓ
Ｖｏ＿８Ｎ．ｌ２ｏ４
Ａｐｒ２０１．１
复杂网络中社团结构划分的分裂算法术陕速
ＺＨＡＮＧｎＣｏｇ，ＳＨＥＮＨｕｉｚｎｇ，ＬＩＦｎｇ —ｈａｅ
（ｎａｏｅｅｏｃｎｍｃＡｔｉｌｇＥｏｏｉＣｌｆｓ＆Ｍａａｅｅｔｈｎｈｉｉｏｎｎｖｒｔ，ｈｎｈｉ００２ｈｎｎｇｍｎ，ＳａｇａａｔｇＵｉｓｙＳａｇａ２０５，ＣｉＪｏｅｉａ）
Ａｂｓｒｃｔａｔ：Ｍｏｔｏｈｒｐｓｄｓｉｔｎｌｏｉｈｒｏｕｔｂｅｆｒｖｒａｇｅｗｏｋｅａｓｆｔｅｒｈｉｈｔｏｌｘｓｆｔｅｐｏｏｅｐｌｉｇａｇｒｔｍｓａｅｎｔｓｉａｌｏｅｙｌｒｅｎｔｒｓｂｃｕｅｏｈｉｇｉｃｍｐｅ — ｔｍｅｉｙａｄｕｎｗｎｑｎｔｙｏｏｔｎｎｋｏｕａｉｆｃｍｍｕｔｕｍｂｒＲｅｅｅｃｎｈｏｔｇｐｃｒｍｅｍｅｔｔｏｌｏｉｔｎｉｎｙｅ．ｆｒｎｉｇｔｅｖｌａｅｓｅｔｕｓｇｎａｉｎａｇｒｔｈｍｎａｄＧＮｌｏｉｈ，ａｇｒｔｍｔｉｐｒｐｏｏｅａｔｓｌｔｉｇａｇｒｔｍａｅｎｄｆｕｉｎｉｔｎｅａｄｔｅｍｏｕａｉｙｆｃｉｎ．Ｉｓｓｇｎａｉｎｂａｉｈｓｐａｅｒｐｓｄａｆｓｐｉｎｌｏｉｈｂｓｄｏｉｓｏｄｓａｃｎｈｄｌｒｔｕｎｔｏｔｆｔｅｍｅｔｔｏｓｓｗａｈｉｆｓｏｉｔｎｅ，ａｄｔｅａｉｉｆｍｏｕａｔｕｎｔｏｏｌｎｈｅｔｃｍｍｕｉｙｎｍｂｅｎｌｒｅｎｔｒｓＥｘｓｔｅｄｆｕｉｎｄｓａｃｎｈｂｌｔｏｄｌｒｙｆｃｉｎｃｕｄｆｄｔｅｂｓｏｙｉｉｎｔｕｒｉａｇｅｗｏｋ． — ｐｒｍｅａｅｕｌｈｗｈｔｔｅａｇｒｔｅｉｎｔｌｒｓｔｓｏｔａｈｌｏｉｈｍａｔｅａｔｉｎｎｂｌｔｎｄｌｗｅｉｏｌｘｔｈａｈｅｐｒｐｓｄｐｒｉｉ— ｓｈｓｂｅｔｒｐｒｉｏｉｇａｉｉｙａｏｒｔｍｅｃｍｐｅｉｙｔｎｔｏｏｅａｔｔｏｔｎｎｏｉｇｃｍｍｕｉｙｓｒｃｕｅａｇｒｔｍｓｎｔｔｕｔｒｌｏｉｈ．Ｎｏｎｙｉｉａａｌｆｆｓｐｅａｉｎｆｒｔｅｓａｓｅｗｏｋ，ｂｔａｓｒｔｅｎｎｓｒｅｔｏｌｔｓｃｐｂｅｏａｔｏｒｔｏｏｈｐｒｅｎｔｒｕｌｏｆｈｏ —ｐａｓｏｎｔｒｅｗｏｋ，ｗｈｉｈｒｆｅｓｔｅａｇｒｔｃｅｌｃｔｈｌｏｉｈｍａｇｔｈｉｉ．ｈｓｈｉｈｓａｌｔｙＫｅｒｓ：ｃｍｐｅｅｗｏｋｓｃｍｍｕｎｔｔｕｔｒｙｗｏｄｏｌｘｎｔｒ；ｏｉｙｓｒｃｕｅ；ｓｉｔｌｏｉｈ；ｍｏｌｒｔｐｌｉａｇｒｔｍｔｎｇｄｕａｉｙ；ｄｆｕｉｎｄｉｔｎｅｉｆｓｏｓａｃ
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