qq_41106162的博客

参考论文Subspace Based Network Community Detection Using Sparse Linear Coding摘要最现有社区检测算法是图论的，在社区内部与社区间边的比例较低的情况下，缺乏准确的社区边界检测能力。另外，基于算法的在模块性最大化方面，如果社区规模变化很大，则可能无法解决小于特定规模的社区。在本文中，我们提出了一个从根本上不同的社区判断。基于...

参考论文Revealing the role of node similarity and community merging in community detection重叠社区检测算法：基于种子扩展的算法：分为两步：种子检测和社区扩展，种子检测是基于节点中心性指数来寻找社区的核心成员。越来越多的研究表明社区形成依靠核心成员。最简单的种子检测方法随机的挑选节点作为种子，但是容易获得低质量...

参考http://www.docin.com/p-1529295697.html

1.1 GraphScope算法GraphScope算法[1,2,3], 是通过合并不同时间点的图结构从而获取到新图, 并对生成的新图应用社区发现。算法的具体过程:判断新的时间点是否为改变点,即网络结构发生重大改变的时间片， 整个过程不需要用户提供参数(1) 若是则开始新的时间片并单独进行发现社区，且不对网络的变化进行关注;(2) 若不是则合并当前时刻和该时间的图结构来获取新的图, 并...

参考论文Real Time Distributed Community Structure Detection in Dynamic Networks关于动态网络监测以前的方法：（1）最初的尝试是跟踪社区，而不是在网络中检测它们。（2）将已知的静态社区检测算法应用于从动态网络快照生成的静态图中。但是，这需要在一系列静态快照中捕获动态网络，这是很有挑战性的。例如：这篇论文提出的算法G:动...

常用的一些公开数据集整理：Pajek（可视化工具）数据集：http://vladowiki.fmf.uni-lj.si/doku.php?id=pajek:data:index；Newman（复杂网络科学领域大牛）个人数据集：http://www-personal.umich.edu/~mejn/netdata/Stanford大学大规模网络数据集：http://snap.stanford....

社区检测算法April 26, 20191 社区检测先来说说什么是社区发现吧，学术上的说法是：一个社区由一组连接紧密的结点组成，同时这些结点与社区外部的结点连接稀疏，如下图所示。那么，社区发现就是在复杂网络中发现这些连接紧密的社区结构。其实，我个人觉得，社区发现就是网络中的节点聚类2 社区检测与聚类的区别社团检测通常是指将网络中联系紧密的部分找出来，这些部分就称之为社团，那么也可...

前面我们说过图的第二个优点是拉帮结派，在图里面是很容易形成团伙结构，近年来，研究这个问题的论文也是汗牛充栋。本章，我们就这一问题所衍生出来的两个方向：社区检测（Community Detection）和高密子图挖掘（Dense Subgraph Mining）作相关讲解。本文，我们先讲社区检测的相关算法。社区检测的任务是什么呢？举个例子，给定如下图。直观印象告诉我们，该图存在以下的社区结构：...

FARZBenchmarks for Community Detection AlgorithmsFARZ is generator/simulator for networks with built-in community structure.It creates graphs/networks with community labels, which can be used for e...

随机块模型(SBM)已成为复杂网络群体结构建模的重要工具。然而，随机块模型倾向于根据节点的程度对节点进行分组，从而使高次节点群在一起，尽管它们与其余网络的交互模式可能有所不同。因此，这种分组反映了节点度的各个方面，而不是网络中的总体统计模式。为了减轻这个问题，引入了度矫正随机分块矩阵（DCSBM）.在它们的模型中，引入了额外的参数建模节点度的异质性，允许将不同程度的节点聚在一起，并且他...

参考https://blog.youkuaiyun.com/u010159842/article/details/80335918

参考Application of natural computation inspired method in community detection自然计算方法受自然启发，具有自适应性、自组织性和自学习能力.自然计算方法：(1)进化算法（EA）主要包括遗传算法（GA）,免疫算法（IA），模拟退火法（SA）(2)群智能(包括蚁群优化(ACO)算法、粒子群优化(PSO)算法)(3)神...