动态社区发现算法的研究进展

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大规模动态网络的社区发现算法

大规模动态网络的社区发现算法社区发现是网络分析中一个重要的研究领域，目的是发现网络中的子群体，这些子群体可以通过相似性特征或交互行为相互联系。

然而，现实中的网络不仅数量庞大，而且是动态的，社区结构也随时间不断演化。

因此，在大规模动态网络中发现社区结构成为了一项挑战性的任务。

传统的聚类算法在大规模动态网络中会遇到一些问题，例如巨大的计算时间、存储空间和精度。

因此，近年来，一些新的算法和框架被提出来解决这些问题。

在这篇文章里，我们将重点介绍几种主流的大规模动态网络的社区发现算法。

1. 静态方法静态方法是最简单的社区发现算法之一，因为它是针对一个固定的网络进行计算。

其中有一个经典的聚类算法叫作Louvain算法。

这种算法使用一种称为“模块度”的指标来评估社区结构的质量，并且能够搜寻整个社区空间以找到最优和最稳定的社区划分，得到了广泛的应用。

然而，静态方法在处理大规模动态网络时并不是特别有效。

因为在动态网络中，每时每刻都会有新的节点和边加入，社区结构也随之不断演化。

因此，需要一种可以处理动态网络的算法。

2. 动态网络的增量方法在动态网络中，边的加入和节点的加入不可避免。

因此，增量聚类算法是一种直接处理动态网络中的方法。

其中有一种增量聚类算法叫做IGF（Incremental Growing of Finite Increment）。

这种方法首先将每个节点作为一个独立的社区，然后在每个时间步中重新分配每个节点的社区，直到达到最优的社区结构。

3. 基于社区结构演化的方法社区结构是动态网络中最为重要的部分，也是最具相似性的部分。

因此，在社区结构变化时，是有可能用过去的社区结构来预测未来的社区结构。

其中有一种基于社区结构演化的方法叫做COSMIC（Community Structure Monitoring and Identification in Changing networks）。

该方法会在整个网络结构上进行社区划分，并利用网络演化过程中的结构相似性来维护社区的一致性。

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。

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。

动态社区的点增量发现算法

动态社区的点增量发现算法顾炎;熊超【摘要】当前复杂网络中动态社区发现方式大多为孤立地考察当前时间节点,没有利用之前时间节点上社区结构的信息,因而产生了大量的冗余计算.为解决此问题,基于动态社会网络在短时间内未发生过多改变的短时平滑性假设,提出了一种增量聚类动态社区发现算法.该算法将物理学领域万有引力的思想引入到动态社区发现中,针对动态社会网络中的节点,定义了节点间的相互作用力,在t-1与t时刻社区变化差量的基础上,通过比较节点间作用力对节点的社区归属进行了分析和调整,以期在t时刻快速准确地发现动态社区.在安然邮件数据集上的实验表明,当网络中的节点数量达到104以上,提出的算法能够在两分钟左右的时间内挖掘出模块度为0.53左右的社区结构,优于其他几种算法,说明该方法能够快速准确地挖掘出较好的社区结构.%Currently,most ways of community detection in dynamic complex networks belongs to separate observations on nonce time nodes without utilization of community structural information on former time nodes,thus more redundant computation has been generated.To solve this problem,on the short-term smoothness assumption that the dynamic community networks could not generate too many changes in short-time interval,an incremental clustering algorithm for detecting dynamic communities has been proposed.The universal gravitation in physic field has been introduced into community detection and mutual forces has been defined between nodes in dynamic community.The community adscription of the node has been analyzed and adjusted through comparison of the mutual forces based on the difference between t-1 andt interval so as to detect dynamic community quickly and accurately at t interval.Results of experiments on Enron email dataset show that when the network has more than 104 vertices,the proposed algorithm can detect community structures with modularity at around 0.53 within about two minutes and is more efficient than other algorithms,and thus it can detect dynamic community structures quickly and accurately.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2017(027)006【总页数】6页(P81-85,90)【关键词】节点;增量;动态网络;社区发现【作者】顾炎;熊超【作者单位】南京邮电大学计算机学院,江苏南京 210023;南京邮电大学计算机学院,江苏南京 210023【正文语种】中文【中图分类】TP391人类是社会性动物，往往基于类似的喜好、共享的利益和共同的地缘等聚集成群体，这样的群体被称之为社区。

动态社区发现算法的研究进展

第28卷第9期计算机应用研究V01．28 No．9 2011年9月A p p l i c a ti o n R es ea rc h of C om pu t er s Sep．2011动态社区发现算法的研究进展术王莉军，杨炳儒，翟云，谢永红(北京科技大学计算机与通信工程学院，北京100083)摘要：综述了近年来国内外对动态社区发现的主要研究进展。

从同步、自旋和随机游动三个方面分析了动态社区发现算法的原理。

对目前存在的各种动态社区发现算法进行了深入剖析和全面比较，指出当前动态社区发现的研究热点及将来需要重点关注的主要问题。

关键词：社区发现；动态算法；社会网络；进展中图分类号：TP309．7文献标志码：A文章编号：1001—3695(2011)09·321l一04doi：10．3969／j．iss n．100l-3695．2011．09．003Progress research of dynamic algorithms in community detectionWANG Li-jun，YANG Bing-ru，ZH AI Y u n，X I E Yo ng-h on g(Sch ool ofComp uter＆Conm umication En gi n e er i n g．U ni v e rs i t y ofScience&Technology Beijing，Beijing100083，China)Abst rac t：Th is p a p e r summa rie d t he m a i n re．ar c h progress of dyna mi c c o m m u n i t y dete ct ion i nt er na tio na ll y recent years．Firstly，it a na l y z ed t he p ri nci pl e of dyn amic al g or it h ms in c o m m u n i t y dete ct io n f ro m th e thr ee aspects，such a s s yn c h ro n i za-tion，spi n and ran do m walk．Secondl y，it d e e pl y a na l y z ed a nd co mpreh ensive co mpa re d t he s e ve ra l d yn am ica lg o r it h m s in c o m m u n i t y dete ct io n currently．And l as t，po in te d ou t the ho t research issue s of dy nam ic c o m m u n i t y det ec ti onand th e majorproblems ne ed to focu s in the fu t ur e．Key wo r d s：co m m un i ty detection；dynamic al g or i th ms；s o ci al n e tw o r k；p r o g r e s s数据挖掘垆1从宽度I：拓展的实例。

社交网络分析中的社区发现算法研究

社交网络分析中的社区发现算法研究社交网络在人们的日常交流和社交中扮演着愈加重要的角色，社交网络中的社区结构是其中一个重要的研究方向。

社区发现算法是社交网络分析中的重要研究内容，它旨在从大规模的社交网络中发现具有内在关联性和相似性的节点集合，以解析和分析社交网络中的核心特征和结构。

本文将对社区发现算法的研究进展和应用进行较为全面的阐述和解析。

一、社区发现算法的研究背景和意义随着社交网络的发展和普及，人们在社交网络中建立了广泛的关系，规模不断扩大。

例如，人们在微博中关注或粉丝数量巨大的公众人物，同时也在微信、QQ等即时通讯工具中建立了大量的好友关系。

在如此海量的用户数据和连接关系之中，如何挖掘出真正有用的信息、提取出规律，对于社交网络分析及应用研究具有很强的意义，这也是社区发现算法研究的主要目标。

从实用角度来看，社区发现算法具有重要的应用价值。

比如，在社交网络中，社区发现可以用于识别影响力大、引领潮流的用户，或者是为公司提供有针对性的广告投放。

还可以用于分析社交网络中的意见领袖、危机事件和社交圈子等等，有助于分析社交群体的政治、经济和文化等各个层面的影响。

二、常见的社区发现算法社区发现算法是一项复杂而多元化的研究，目前主要有四种常见的社区发现算法，分别是基于模块度的划分算法、基于流行度的聚类算法、基于随机游走的算法和基于谱聚类的算法。

基于模块度的划分算法是最常见和最广泛应用的社区发现算法之一。

该算法将社交网络划分为若干个社区，使得社区内部的连接比社区之间的连接更密集，从而增强社区内节点的相似性，减弱社区间节点的相似性。

该算法通过最大化模块度来达成社区划分的目的。

基于流行度的聚类算法的思想源于 PageRank 算法。

该算法通过计算节点的入度和入度节点的 PageRank 值之和来计算节点的重要性和流行度。

这一算法通常用于社交网络中比较大的社区发现任务，效率较高，即便在大量节点的社交网络中也能很好地发现社区结构。

社交网络中的社区发现算法优化

社交网络中的社区发现算法优化社交网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，越来越多的人通过社交网络来交流、分享和获取信息。

社交网络中的用户形成了各种社区，这些社区由共同兴趣、活动或其他因素联系在一起。

社区发现算法可以帮助我们找到这些社区，帮助用户更好地拓展社交网络。

然而，现有的社区发现算法还存在一些问题，需要进行优化。

一、社交网络中的社区发现算法社交网络中的社区发现算法在许多领域都有应用，例如科学研究、社交媒体、电子商务等等。

目前常见的社区发现算法包括：1. 基于模块度的算法模块度是一个网络中社区结构的一种量化指标，代表了社区内部联系的紧密程度和社区之间联系的松散程度。

基于模块度的算法通过最大化网络的模块度来划分社区。

2. 基于谱聚类的算法谱聚类是一种经典的聚类方法，可以将数据集划分为若干个子集。

在社交网络中，谱聚类算法被用来将社区内的节点聚类。

3. 基于复杂网络的算法复杂网络是指由许多相互连接的节点组成的网络。

基于复杂网络的社区发现算法主要是将网络转化为图形模型，然后通过计算图形中的某些统计量来划分社区。

二、社区发现算法的问题然而，现有的社区发现算法还存在一些问题。

这些问题包括：1. 社区大小问题现有的社区发现算法往往难以精确地确定社区的大小。

例如，在基于模块度的算法中，社区的大小取决于模块度的阈值，但是选取合适的阈值并非易事。

2. 社区重叠问题在实际社交网络中，许多社区存在重叠，即部分节点同时属于多个社区。

目前的社区发现算法很难处理这种重叠社区。

3. 网络动态性问题现实生活中的社交网络极其动态，网络中的节点和社区都在不断变化。

然而，现有算法很难应对这种动态性，很多算法只适用于静态网络。

三、社区发现算法的优化为了解决目前存在的问题，需要对社区发现算法进行优化。

以下是几种可行的优化方案：1. 基于密度的社区发现算法基于密度的社区发现算法旨在解决社区大小的问题。

该算法根据节点在社区内部的密度来判断节点是否属于该社区。

微博用户社交网络图分析与社区发现算法研究

微博用户社交网络图分析与社区发现算法研究随着社交媒体的发展和普及，微博已成为人们广泛使用的平台之一。

微博用户之间的社交关系网络图的研究和分析对于理解用户行为、社区发现、信息传播等方面具有重要意义。

本文旨在探讨微博用户社交网络图分析与社区发现算法。

首先，我们需要了解微博用户社交网络图的定义和特点。

微博用户社交网络图是由用户和他们之间的关系构成的图，其中用户表示图中的节点，关系则表示边。

用户可以通过转发、评论、关注等方式相互连接。

这个网络图的特点包括大规模、动态性和稀疏性。

针对微博用户社交网络图的分析，我们可以从多个角度入手。

一方面，我们可以对网络图的节点进行特征分析，例如用户的粉丝数、关注数、活跃度等。

通过这些特征分析，可以帮助我们了解用户的影响力、用户的行为偏好等。

另一方面，我们可以通过分析网络图的网络结构，了解不同用户之间的连接情况，例如网络中的强连通分量、社区结构等。

在微博用户社交网络图的社区发现方面，有许多算法可以使用。

其中最经典的算法包括谱聚类算法、模块度最大化算法和标签传播算法等。

谱聚类算法使用网络的谱信息来将用户划分为不同的社区，通过计算网络的拉普拉斯矩阵特征向量进行聚类。

模块度最大化算法通过最大化网络中社区内部的连接强度与社区之间的连接弱度的差异来完成社区划分。

标签传播算法则基于用户之间的相似性进行社区发现，通过迭代地将用户的社区标签传播给其周围的用户来实现。

除了这些经典算法，近年来还有一些新的方法被提出来用于微博用户社交网络图的社区发现。

例如，基于深度学习的方法可以通过对网络图进行嵌入学习，将用户和关系映射到一个低维空间中，然后使用聚类算法来划分社区。

此外，还有一些研究关注于社区的演化过程，研究社交网络图随时间的演化规律，以更好地理解和预测用户社交行为。

在进行微博用户社交网络图分析和社区发现时，还需要考虑到一些挑战和问题。

首先，微博网络图规模庞大，算法的效率和可扩展性是需要考虑的问题。

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ｐｏｌｍｓｎｅｄｏｆｃｓｉｈｕｕｒ．ｒｂｅｅｔｏｕｎｔｅｆｔｅ
Ｋｅｗｏｒｙｄｓ：ｃｍｍｕｔｅｅｔｏｏｎｉｄｔｃｉｎ；ｄｎａｃａｇｒｔｙｙｍｉｌｏｈｍｓ；ｓｃａｅｗｏｋ；ｐｏｒｓｉｏｉｌｎｔｒｒｇｅｓ
现的研究热点及将来需要重点关注的主要问题。
关键词：社区发现；动态算法；社会网络；进展中图分类号：Ｔ３９７Ｐ０．文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２１）９３１ —４０１３９（０１０ —２１０
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．９ｏ３ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．００．０ｓ１
二＼ ⑧ 一＼，一＼
Ｐｏｒｓｅｅｒｈｏｙａｃａｇｒｔｍｓｉｏｒｇｅｓｒｓａｃｆｄｎｍｉｌｏｉｈｎｃｍｍｕｉｅｅｔｏｎｔｄｔｃｉｎｙ
多真实网络具有 “ 标度 ” ｓａ — ｅ）的性质。在此基础无（ｃｌｆｅｅｒ
近年来，区发现的发展引起了国内外学者浓厚的兴趣，社越来越多的国际会议与工作组都将其作为探讨研究问题之一，如ＩｔｎｔｎｌｒｄｂｃｎｅｎｅＩｔｎｔｎｌｏｆｒｎｒａｏａＷｏｌＷｉｅｅｉｄＷｅｏｆｅｃ、ｎｒａｏａｃｎ－ｒｅｉｅ
ｅｃｎｋｏｌｄｅｄｓｏｅｙａｄｄｔｎｎ、ｎｅｎｔｎｌｃｎｅ－ｎｅｏｎｗｅｇｉｃｖｒｎａａｍｉｉｇＩｔｒａｉａｏｆｒｏ
ＷＡＧＬ－ｎＹＮｉｇ１，ＨＩｕ，ＸＥＹｎ —ｏｇＮｉｕ，ＡＧＢｎ一１ＺＡｎＩｏｇｈｎｊ３Ｙ
（ｃｏｌｆＣｍｕｅＣｍｍｎｃｔｎＥｇｎｅｉＳｈｏｏｐｔｏｒ＆ｏｕｉｉｎｉｅｒｇ，ＵｉｒｔｏｉｃａｏｎｎｅｓｙｆＳｅｅ＆ＴｃｎｌｙＢｉｎＢｉｎ００３ｈｎ）ｖｉｃｎｅｈｏｏｅｉｇｊｇ，ｅｉ１０８，Ｃｉａｊｇ
第２８卷第９期２１０１年９月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉｔｓａｃｆＣｏｕｅｓｃｏ
Ｖｏ．８Ｎｏ９１２．Ｓｐ２１ｅ．０１
动态社区发现算法的研究进展
Ａｂｓｒｃ：Ｔｈｉａｅｕｔａｔｓｐｐｒｓｍｍａｉｄｈｅｒｅｔｍａｎｅｅｒｈｒｇｅｓｏｙａｉｃｍｍｕｎｔｄｔｃｉｎｎｅｎａｉｎｌｒｃｎｔｙａｓｉｒｓａｃｐｏｒｓｆｄｎｍｃｏｉｙｅｅｔｏｉｔｒｔｏａｌｅｅｅｒ．ｙＦｉｓｌｉａａｙｅｈｅｐｉｉｌｆｄｎａｃａｇｒｔｍｓｉｏｍｕｔｅｅｔｏｒｍｈｅｔｒｅａｐｃｓ，ｓｃｓｓｎｈｏｚ－ｒｔｙ，ｔｎｌｚｄｔｒｎｃｐｅｏｙｍｉｌｏｈｎｃｍｉｎｉｄｔｃｉｎｆｏｔｈｅｓｅｔｙｕｈａｙｃｒｎｉａｔｏｉｎ，ｓｉｎｒｄｍｌｐｎａｄａｎｏｗａｋ．Ｓｃｎｙ，ｉｅｙａａｙｅｎｃｅｏｄｌｔｄｅｐｌｎｌｚｄａｄｏｍｐｅｅｉｅｃｍｐｒｄｔｅｓｖｒｌｄｎａｃａｇｒｔｍｓｎｒｈｎｓｖｏａｅｈｅｅａｙｍｉｌｏｉｈｉ
数据挖掘从宽度上拓展的实例。
０引言
１９９８年ＷａｓＳｏａ首次提出了复杂网络的 “ ｔ和ｔｇｔｔｒｚ小世界效应 ’ ｓａ－Ｏｄｅｅｔ … ； ’ ｍｌＷｒｆｃ）随后，ａａａｉＡｂｒ指出，（ｌｉｉＢｒｂｓ和ｌｅｔ许
王莉军，炳儒，翟杨云，永红谢
（北京科技大学计算机与通信工程学院，北京１０８）００３摘要：综述了近年来国内外对动态社区发现的主要研究进展。从同步、自旋和随机游动三个方面分析了动态
社区发现算法的原理。对目前存在的各种动态社区发现算法进行了深入剖析和全面比较ｒｎｙｎｓ，ｏｔｕｅｈｔｅｅｒｈｉｕｓｏｙａｃｃｍｍｎｔｄｔｔｎａｄｔｅｍｊｒｏｍｎｙｄｔｔｎｃｒｔ．Ａｄｌｔｐｉｅｏｔｈｏｒｓａｃｓｅｆｎｍｉｏｕｉｅｃｉｎａｏｔｅｏｅｌａｎｄｔｓｄｙｅｏｈ