基于共邻节点相似度的社区划分算法

复杂网络中的社区结构能帮助人们认识网络的基本结构及其功能。针对目前多数社区划分算法准确率低、复杂度高的问题，提出了一种基于共邻节点相似度的社区划分算法。首先，为了计算节点间相似度值，提出了相似度模型，该模型通过将被测节点对的邻居节点引入一并计算，提高了相似度度量的准确性；然后，计算节点局部影响力值，能客观地表现出节点在所处网络中的重要性；其次，结合节点相似度值和节点局部影响力值对节点进行层次聚类，完成网络社区结构的初步划分；最后，通过聚合初步划分的子社区，获得复杂网络的最优模块度值。仿真结果表明，在网络的社区特征模糊时，与新的基于局部相似度的社区发现算法（CDALS）相比，所提算法的准确率提高了14%，证明了所提提法更能够准确、有效地划分复杂网络的社区结构。     

基于节点从属度的加权网络重叠社区划分算法

针对传统社区划分算法忽略现实世界网络特征导致社区划分准确率低的问题,提出了一种基于节点从属度的加权网络重叠社区划分算法。该算法提出加权网络模型,通过模型得到了能刻画出真实网络结构的加权网络;通过网络拓扑结构定义了核心社区,核心社区对社区划分的准确性有着重要作用。该算法计算节点与核心社区间的从属度,并与从属度阈值进行比较进行核心社区扩展,根据扩展模块度优化思想,通过不断地调整从属度阈值直到获得最优的社区结构,完成重叠社区划分。在人工网络数据集和真实世界网络数据集上与已有算法进行实验对比,实验结果验证了所提算法能够准确、有效地检测出重叠社区。     

一种基于聚集系数的复杂网络社团划分算法

;社团划分算法是复杂网络研究中的一个热点问题,为发现复杂网络中的社团结构,更好的研究复杂网络的社团性质,本文利用网络中聚集系数提出了一种新的社团划分的算法,该算法综合运用复杂网络中点和边的信息,根据节点和边的聚集系数,计算出节点问的连接紧密程度,由局部到整体来划分出所有的社团结构。传统的复杂网络社团划分算法通过获得全局网络的信息,但随着网络规模的增加,获得全局网络的信息的难度也随之增加,本文提出的新算法避免这一难度所带来的问题。将该算法应用到Zachary空手道俱乐部网络和海豚社会网络,测试结果证明了该算法的可行性。     

一种基于正态分布的复杂网络结构划分算法

复杂网络的节点聚集呈现符合社区结构的动态、无标度和非对称的特性,为了优化复杂网络的社区结构,研究当前发现和优化社区结构的方法的不足,研究用约束正态分布来改进社区结构的节点聚集归属方法,借助信息熵,提出了基于正太分布的复杂网络结构划分算法,通过算法得出聚集节点的正态分布概率,用正太分布概率作为信息熵的输入,重新调整信息熵的变化,根据信息熵变化的幅度,确定节点的划分归属。本算法在确定网络社区结构划分的同时,也能够确定社区内节点的模糊关系。     

复杂网络社区划分理论应用于web链接的探讨

随着Internet的发展,复杂网络的理论逐渐成为Internet各种问题解法的支撑理论。而社区划分问题是复杂网络中的核心问题,社区划分对之后的对社区内部各种免疫、搜索等操作启到决定性的作用。本文在基于Web本身的结构之上,提出一种新的划分算法,并且将划分算法分为两个模块,便于以后的优化。第一模块固定并且效果较好,而第二模块本文只做探讨性叙述,之后可供更改优化。较经典的GN划分算法,本算法可以达到更好的时间复杂度。     

基于网络嵌入与局部合力的复杂网络社区划分算法

社区划分可以揭示复杂网络中的内在结构和行为动态特点,是当前的研究热点。文中提出了一种基于网络嵌入和局部合力的社区划分算法。该算法将网络的拓扑空间转化成欧氏空间,把网络节点转换成向量表示的数据点,首先基于重力模型和网络拓扑结构,提出局部合力和局部合力余弦中心性指标(Local Resultant Force Cosine Centrality,LFC),通过节点的LFC和节点间的距离来确定各个初始小社区的中心节点,然后将网络中其他的非中心节点划入与其最近的中心节点所在的初始小社区内,最后通过优化模块度的方法来合并初始小社区并找到最优的网络社区结构。在6个现实世界网络和可调参数人工网络上与6种知名社区划分方法进行比较,比较结果表明了新算法良好的社区划分的性能。     

模块度引导下的社区发现增量学习算法

当前社区发现领域存在诸多静态社区划分算法,而其划分结果的不稳定性和较高的算法复杂度已经不能适应如今规模庞大,变化频繁的网络结构。为解决传统静态算法这一局限性,提出了一种利用模块度优化的增量学习算法,将网络结构的变化划分成边变化、点变化两种基本操作,在对"模块度最大化"的规则指导下实现网络结构的增量学习。实验表明,该算法在保证原有社区划分结果的前提下,可以将新变化的节点快速划分进已有社区,并使得模块度与静态算法重新计算模块度相近,节省了时间,保持了社区划分的实时性。     

三种经典复杂网络社区结构划分算法研究

社团结构是复杂网络的重要特征之一。针对复杂网络中社团划分问题,文章给出了三种经典的社团划分算法,阐述了各种算法的基本原理,并对各算法进行了适当的分析和比较,为实际应用中社团划分算法的选择提供了参考。     

基于社区划分的学术论文推荐模型

针对学术社交网络独有的社交性,构建了基于社区划分的学术论文推荐模型。模型选择社区复杂好友关系网络图中最大连通分量作为数据处理逻辑单元,在此基础上进行核心关系网划分,并采用非参数控制的方式,在所建立的核心关系网内建立标签,在学术社交网络中通过标签传播进行社区划分,根据社区划分结果在社区内部的用户之间推荐学术论文。该社区划分算法与经典社区划分算法在人工网络上进行仿真实验,结果表明该算法在不同特征的人工网络上皆能取得良好的社区发现质量。     

有向网络重叠社区的快速划分算法

随着社会的发展,数据量越来越大,网络规模也在迅速增长。作为一种研究网络结构的有效方法,社区划分对于深刻认识超大规模网络有重要的意义。在分析研究有向网络的非重叠社区划分算法和无向网络的重叠社区划分算法的基础上,提出了一种有向网络重叠社区划分的快速算法。算法根据节点的有向权值和归属度进行社区划分,并分析了有向权值和归属度对划分结果的影响,在此基础上得到了一组最优的有向权值和归属度参数。使用2个实际网络和1个人工构建网络对算法的性能进行了测试并与已有算法进行了对比。实验结果表明,所提出的算法能够有效地划分出有向网络中的重叠社区。     

一种基于超网络视角的复杂网络社团区划算法

社团结构是复杂网络最普遍和最重要的属性之一, 复杂网络的社团区划研究就是要合理地划分出复杂网络中真实存在的社团结构。主要将超网络的思想及理论方法应用于复杂网络的社团区划研究, 针对当前GN算法的一些不足, 从超网络视角出发, 结合标准化程度中心性理论方法, 构建了一种新的复杂网络社团区划算法, 通过算例对新算法进行了验证与分析。实验结果表明, 与GN算法相比, 新算法在区划结果上有所改进和完善。     

一种网络社团划分的评价及改进方法

主要从节点在所属群体内的相对重要程度出发, 尝试性地给出一种网络社团结构的新定义, 并在此基础上构建了一种网络社团划分的评价及改进方法。该方法既可以与现有的社团划分算法进行组合, 形成新的网络社团划分算法, 也可以独立使用, 对网络社团的划分结果进行评价与改进。最后, 通过MCL、GN、Factions等方法及算例对提出的算法进行了验证与分析。     

基于信号自适应传递的社团发现算法

为了准确地检测出复杂网络的社团结构,提出一种基于信号自适应传递的社团发现方法。首先使信号在复杂网络上自适应地传递,从而获取网络中各节点对整个网络的影响向量,然后把网络中节点的拓扑结构转化成代数向量空间上的几何关系,最后结合聚类特性发现网络中的社团结构。为获取更加合理的空间向量,提出最佳传递次数,缩小搜索空间,增强算法寻优能力。该算法在计算机生成网络、Zachary网络和美国大学生足球赛网络上进行实验测试, 并与GN算法、谱聚类算法、极值优化算法和信号传递算法进行实验对比,社团划分的准确性和精确性均有所提高,证明该算法具有有效性和可行性。     

复杂网络重叠社区结构发现的演化算法研究

复杂网络重叠社区结构的划分已成为复杂网络研究的一个热点,目前已提出了很多关于社区结构发现的算法。提出了一种基于个体从众的演化算法ICEA,基本思想是由节点邻居组成的个体依概率进行从众和变异操作,用较短时间找到最优(或拟最优)模块度的社区划分,社区结构确定后利用邻居投票机制NV发现网络的重叠节点,完成重叠社区的划分。在真实网络的实验结果表明,此算法的使用时间和划分结果都优于典型算法。     

基于信息扩散概率的二分网络社区划分算法

二分网络是复杂网络的表现形式之一,二分网络单侧节点的社区划分对研究复杂网络具有重要的实际意义.基于信息在网络中的扩散概率和模块度思想,本文提出了一个针对二分网络的社区划分聚类算法(IPS算法).该算法通过模拟信息在网络中扩散的过程,利用各个节点的信息量在网络中扩散后,每个节点收到其他节点的信息量作为社区之间合并的依据,并引入二分网络模块度作为社区划分优劣判断的依据.最后算法在典型网络上测试结果表明,该算法不仅能够精确的识别二分网络社区个数,而且可以获得高质量的社区划分结果.     

基于节点依赖度和相似社团融合的社团结构发现算法

社团结构作为复杂网络的拓扑特性之一具有重要的理论和实践意义。提出一种基于节点依赖度和相似社团融合的社团结构发现算法,首先根据依赖度和相似度的定义将整个网络划分成若干个平均集聚系数较大的局部网络,构成网络的基础骨架社团;然后根据连接度的定义不断将社团边缘的节点和小社团吸收到相应的骨架网络中去,直到所有节点都得到准确的社团划分。算法在Zachary空手道俱乐部网络和海豚社会网络中进行了社团划分实验,并与GN算法和Newman快速算法进行了比较,结果表明该算法可以有效地划分社团边缘的模糊节点,社团划分结果具有较高的准确度。     

Community detection in multiplex networks via consensus matrix

In complex network of real world,there are many types of relationships between individuals,and the more effective research ways for this kind of network is to abstract these relationship as a multiplex network.More and more researchers are attracted to be engaged in multiplex network research.A novel framework of community detection of multiplex network based on consensus matrix was presented.Firstly,this framework merges the structure of multiplex network and the information of link between each node into monoplex network.Then,the community structure information of each layer network was obtained through consensus matrix,and the traditional community division algorithm was utilized to carry out community detection of combine networks.The experimental results show that the proposed algorithm can get better performance of community partition in the real network datasets.     

基于社区探测的层次自适应并行布局算法

针对大规模网络高效布局和递进式结构分析的需求,提出基于社区发现的多层级力导向布局算法.首先,该算法采用Louvain算法对网络进行多层级社团结构划分,根据划分结果压缩网络并进行骨架布局,确定网络整体架构;然后,采用自适应的力导向变体算法对各个社团内部的原始节点并行布局,细化社区内部网络结构,并引入补偿力减少社区划分带来的网络结构信息缺失;最后,设计了初始布局算法、改良了振颤模型来减少布局所需的迭代次数.实验结果表明,与现有网络布局算法相比,该算法能够更清晰、高效地展示大规模社交网络数据,满足大规模复杂网络可视化的需要.     

基于子网络结构属性的网络分割研究

Girvan和Newman等人提出了一种基于“中间状态边”概念的网络分割算法,成为研究网络结构的代表性算法。根据“中间状态边”概念,提出了一种新颖的网络分割算法：该算法通过分析构成子网络的两个结构属性,给出了一种划分子网络的方法。根据计算机生成的随机网络和一些真实世界网络的子网络划分实验表明,该算法具有划分准确、计算量小的优点。