社区检测入门

最新推荐文章于 2025-05-23 15:56:51 发布
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本文介绍了图论中的几个重要指标，包括平均度、平均加权度和图密度等，并解释了这些指标如何帮助我们理解图中节点的重要性及节点间的连接紧密程度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

图的属性

From MMDS
平均度
无向图： 所有节点的度数总和/节点数
有向图： 所有节点的度数总和/(节点数*2)
通过这个可以看出哪些节点的度高，反应出连接他的点就多，就越关键
例如上图：平均度= 188=2.571
平均加权度
有向图：每个节点的边的权重之和/节点数
无向图：每个节点的边的权重之和/(节点数*2)
图密度
无向图： 边数*2/(节点数*节点数-节点数)
有向图： 边数/(节点数*节点数-节点数)
大概理解： （节点数*节点数-节点数） 这个计算出最多的连接边数(不包含连自己) ， 用实际边数除以最大可能边数，即为密度， 结果越大表示图中节点连接越紧密
PS：为什么有向图要除以2？我们可以发现无向图的每条边都计算了2次，而有向图的一条边只能计算一次。

资源

  1. 复杂网络社区发现方法总结
  2. Modularity是啥：Fast unfolding of communities in large networks
  3. GN算法：
    GN算法中的难点就是最短路径问题，最短路径算法无非就是DijKstra算法和Floyd算法（帮助理解迪杰斯特拉算法）
  4. 社区发现算法FastUnfolding的GraphX实现
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