早期社团发现算法调研

最新推荐文章于 2025-03-26 10:04:15 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 社团发现 算法 综述
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复杂网络社团发现算法综述

1. 相关概念

复杂网络：具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络。

社团结构：网络中的顶点可以分成组,组内顶点间的连接比较稠密,组间顶点的连接比较稀疏。

2. 算法分类

3.1非重叠社团发现算法

3.1.1 模块度优化算法

模块度：

目前常用的一种衡量网络社区结构强度的方法，定义为


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社区发现算法总结
欢迎订阅 -- 小源笔迹
09-05 4707
Kernighan-Lin算法先以任意方式将网络顶点按指定规模划分为两个群组，然后，对于任意一对不属于同一分组的节点对，交换两个节点，计算交换前后两个群组割集规模的变化量。在所有节点对中找到使割集规模减少最多的顶点对。如果没有使割集规模减少的定点对，在选择使割集规模增加最小的节点对，然后交换两个节点。重复该过程，被交换过的节点不再参与交换，直到没有可以交换的顶点为止。记录所有交换后的状态，选择割集规模最小的状态。
社区发现系列02-算法介绍
u010569893的博客
01-06 3492
今天我们就来聊一聊常用的社区发现算法和原理，以及通过实验来来对比不同社区发现算法划分的效果,选择最优的社区发现算法来挖掘社区吧
社团发现算法
silverbullet的专栏
09-18 4218
什么是社区？ 一个社区就是一个包含比其他图的节点之间连接更加稠密的子图；一个图是一个社区结构当且仅当任意子图内的连接数量比子图之间的连接数目多得多。 同一社区内的节点与节点之间的连接很紧密，而社区与社区之间的连接比较稀疏。   Newman和Girvan于2004年提出了Modularity的概念。 所谓Modularity是指网络中连接社区结构内部顶点的边所占的比例与另外一个随机网络中
社团发现算法综述
u012369559的专栏
12-04 7406
近期想对社区发现领域进行一下简单研究，看到一篇不错的文章，文章是根据国防科大骆志刚教授的论文《复杂网络社团发现算法研究新进展》整理的，主要是对社区发现的一些算法进行简单分析。 一、基于模块度优化的社团发现算法，也就是优化模块度Q值的一部分算法。Q值是由Newman在2004年的论文"Fast Algorithm for Dectecting Community Structure in Ne
群体智能优化算法-Equilibrium Optimizer (EO，含Matlab源代码）
qq_53665413的博客
03-26 452
Equilibrium Optimizer（EO，平衡优化算法）是一种受流体动力学原理启发的元启发式优化算法，其模拟了流体粒子在达到平衡状态时的运动方式。该算法通过使用一组候选解（称为平衡池），动态调整搜索方向，实现了高效的全局优化能力。本文详细介绍EO的数学公式，并提供完整的MATLAB代码，附带详细中文注释，以帮助读者深入理解其工作机制和实现方式。
社团划分——Fast Unfolding算法
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null的专栏
09-22 5万+
社团划分——Fast Unfolding算法一、社区划分问题1、社区以及社区划分在社交网络中，用户相当于每一个点，用户之间通过互相的关注关系构成了整个网络的结构，在这样的网络中，有的用户之间的连接较为紧密，有的用户之间的连接关系较为稀疏，在这样的的网络中，连接较为紧密的部分可以被看成一个社区，其内部的节点之间有较为紧密的连接，而在两个社区间则相对连接较为稀疏，这便称为社团结构。 (Newman
安全技术-网络信息-社交网络中社团发现算法的研究与实现.pdf
04-29
研究者对传统的社团发现算法进行了综述和分类，详细分析了各个算法的性能特点，包括优点和缺点，并对最新的社团发现算法进行了调研和总结。 2. 接着，提出了一种基于遗传和声算法的社团检测算法，称为GHS算法。针对...
VB大学社团管理系统(源代码+系统+调研报告+项目PPT).zip
05-04
通过分析源代码，我们可以了解到如何利用VB的控件、事件处理、数据结构和算法来实现功能模块，如用户管理、社团信息管理、活动发布与报名、财务管理等。此外，源代码还可能包含错误处理和数据库交互的部分，这些都是...
vb大学社团管理系统设计(论文+源代码+开题报告+答辩PPT).zip
09-02
同时，它也会讨论系统架构和算法选择，以满足高效、稳定运行的需求。 源代码是实际系统实现的核心，通过阅读和分析代码，学习者可以深入理解VB编程技巧，包括对象导向编程、事件处理、数据访问技术（如ADO.NET）...
毕业论文安卓334社团app+server.doc
08-22
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复杂网络社团发现算法
08-25
复杂网络社团发现算法，对于研究复杂网络及复杂网络社团特性的同学，进行聚类分析识别社团结构有较大的参考价值。
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Newman写的最初的C语言社团发现算法，里面包括了相应的数据。
【复杂网络系列】低维空间映射到高维空间的重叠社团发现方法
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重叠社团发现的一些想法。在低维空间下，社团之间可能有交集（即社团重叠现象），可以将低维空间映射到高维空间，以达到在高维空间下不相交的目的。比如p1喜欢音乐、象棋，分别拥有音乐和象棋的社团，在低维空间中，两个社团都包含该点p1。在高维空间，p1映射为两个点p11和p12，分别表示具有音乐爱好和具有象棋爱好，以达到在高维空间分离的目的。然后在高维空间上挖掘连通图，达到社团挖掘的目的。 图1 低维
复杂网络之社区发现算法
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GN算法 2002年Girvan等提出了GN（Girvan - Newman ，命名是取自两位提出作者名）算法《Community Structure in Social and Biological Networks》，GN算法核心——通过不断删除边介数最高的边来获取网络中的社区结构，下图参考GeekStuff博主一篇文章中的图片可以直观的理解整个思路。 针对边介数的计算 2003年Tyler等提出了一种改进的基于统计方法的GN算法，其采用蒙特卡洛方法近似估计部分边的边介数，通过牺牲算法的精度来换取计算
基于networkx分析Louvain算法的社团网络划分
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图论之-Python NetworkX 入门 1：图论概述 1.1图论基本概念 1图 一个图G = （V, E）由一些点及点之间的连线（称为边）构成，V、E分别计G的点集合和边集合。在图的概念中，点的空间位置，边的区直长短都无关紧要，重要的是其中有几个点以及那些点之间有变相连。 图1：图示例 2有向图和无向图 最基本的图通常被定义为“无向图”，与之对应的则被称为“有向图”。两者唯一的...
社团挖掘算法——BGLL算法
CUG_UESTC的博客
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在说明该社团分解的算法前，先简单介绍一下模块度的概念(modularity)，该值被定义为： 其中AijA_{ij} 表示节点i之间的权值(无向图边权值为1),kik_i 表示网络中节点i的权值之和，cic_i表示节点i所属的社区，如果i和j在同一个社区则δ(ci,cj)=1\delta(c_i,c_j)=1否则等于0，m为整个网络的边数。 简化后网络的模块度计算公式变为： Q=∑ncv=
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【复杂网络系列】社团发现简介
SNS程飞的专栏
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无论从理论研究还是从实际应用的角度来看，研究网络中的社团结构都是非常重要的，原因如下：1,可以从网络的局部结构上更好地理解节点与边的结构与功能；2.可以以社团为基本单位从中观层次更好地理解整个网络的动态性；3.可以从更加粗略的层次上揭示网络的层次结构，并有助于理解网络真是的起源于演化机制；4.为真实世界中规模庞大的、稀疏的链接数据提供了一种仅仅依靠链接关系的聚类方法，而无需依赖于数据的其他属性。
学生社团管理系统
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03-30
3. 决策支持：通过$关联规则挖掘(association rule mining)$发现社团发展规律 五、实施步骤建议 1. 需求调研阶段：采集$\geq 5类用户角色$的操作场景 2. 系统设计阶段：定义$API接口 \geq 30个$，设计ER图 3. 测试...
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