复杂网络社区发现方法总结(一)

本文探讨了复杂网络中社区发现的经典方法——KL算法,包括其核心思想、步骤及应用,旨在帮助读者理解如何通过分割节点图来识别网络中的社区结构。

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复杂网络社区发现方法



一、KL算法

1.经典论文:

http://wenku.baidu.com/link?url=jLIGECP1kkikDbTJOUh3ArHFULWQLX0cTsHNBagMFNL-4NEKpb2myet2PKfAacupUFHZrYItokQbGJtAtUuB2nV3e37E5fLRwtOnGrrZHSW

2.算法过程

这个算法主要用在网络节点的分割。他的思想是将一个网络节点图分割成两个相等的节点集合。为了连接两个社区的边权最小。

step1:随机产生两个节点的集合A和B.

step2:计算A和B中的每个节点的internal cost and external cost

step3:将A中的节点与B中的节点进行交换,计算两个损失权重的差值,也就是原先图的内外权重差,减去转表后的内外权重差。使这个值最后为为止。


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