基于亲密度和吸引力的二分网络社区发现算法

社区划分是二分网络研究中的一个热门话题,针对现有的二分网络社区发现算法存在从不同节点出发社区划分准确率低的问题,提出了基于亲密度和吸引力的二分网络社区发现算法（Intimacy and Attraction Algorithm,IAA）。该算法将[U]类中的每一个节点看作一个社区,通过计算出每一个社区的亲密度和社区间的吸引力来合并社区,从而得到[U]类节点的划分,最后[V]类节点划分到已有的社区中得到完整的社区划分结果。在人工数据集和真实网络上进行分析,分别利用互信息和模块度作为评价指标,实验结果表明,IAA能够更有效挖掘二分网络社区结构,具有良好的社区划分效果。     

基于蚁群优化的二分网络社区挖掘

近年来,网络社区挖掘得到了极大的关注,尤其是针对二分网络的社区挖掘。二分网络社区挖掘对于研究复杂网络有非常重要的理论意义和实用价值。提出了一个基于蚁群优化的二分网络社区挖掘算法。该算法首先将二分网络社区挖掘问题转化成一个优化问题,建立一个可供蚂蚁搜索的图模型。同时,根据顶点的拓扑结构定义启发式信息。每只蚂蚁根据每条路径上的信息素和启发式信息选择路径,构造出一个社区的划分,再用二分模块度去衡量社区划分的优劣。实验结果表明,该算法不但可以较准确地识别二分网络的社区数。而且可以获得高质量的社区划分。     

一种基于局部信息的社区发现方法

针对复杂网络中难以发现小社区的问题,在CNM算法的基础上,提出一种利用局部信息进行社区挖掘的方法。定义节点的强度及节点对社区的贡献,改进模块度使该方法能适用于带权网络。利用社区局部信息得到小社区集合,将小社区集合作为CNM算法的输入,计算小社区间的模块度增量,凝聚模块度增量小的小社区,并得到最终结果。实验结果表明,该方法具有较高的社区模块度和算法执行 效率。     

带源节点的快速社区发现算法

提出了一种改进的带源节点的CNM快速社区发现算法,用于含有部分已知社区属性节点的复杂网络的社区结构划分。算法中将这部分节点作为源节点,采用模块度增量最大化为目标函数对待划分节点进行聚合,并在取得最大全局模块度值时得到社区划分结果。以深圳市手机基站用户流量网络为例,将位于各规划城市中心的基站点作为源节点引入,对城市进行区域划分。结果表明,该算法不但能够发现基于各城市中心的服务边界,也能发现一些隐含的城市区域。     

基于聚类分析的二分网络社区挖掘

针对二分网络中社区挖掘的准确性不高、对额外参数的依赖较大的问题,基于谱聚类算法的思想,从二分网络的拓扑结构展开,提出了一种改进的社区挖掘算法。该算法将二分网络映射到单一网络进行社区挖掘,采用资源分布矩阵替代传统的邻接矩阵,挖掘出同类节点间的隐含信息,有效地保证了原图的信息,改进了谱聚类算法的输入,提高了社区挖掘的准确性;将模块度函数概念应用到聚类分析中,用模块度衡量社区挖掘的质量,有效解决了自动确定聚类数目的问题。在实际网络和人造网络上进行实验,与蚁群优化算法、边集聚系数算法等算法进行对比,实验结果表明,所提算法不但能较准确地获得二分网络的社区数目,且在不需要任何额外参数的情况下,能获得很好的划分效果,可以应用于深入理解二分网络,进行推荐、影响力分析等。     

基于随机游走的语义重叠社区发现算法

语义社会网络是由信息节点及社会关系构成的一类新型复杂网络,因此语义社会网络重叠社区发现是传统社区发现研究的新方向.针对这一问题,提出基于随机游走的语义社会网络重叠社区发现算法,该算法首先以LDA(latent Dirichlet allocation)算法为基础建立语义空间,实现节点语义信息到语义空间的量化映射;其次,以语义空间中节点信息熵作为节点语义信息比重,以节点的度分布比率作为节点关系比重,建立节点语义影响力模型及语义社会网络的加权邻接矩阵;再次,以语义影响力模型和加权邻接矩阵为参数,提出一种改进的语义社会网络重叠社区发现的随机游走策略,并提出可度量语义社区发现结果的语义模块度模型;最后,通过实验分析,验证了所提出的算法及语义模块度模型的有效性和可行性.     

复杂网络局部社区挖掘的节点接近度算法

为了准确、快速地发现大规模复杂网络中的局部社区,提出了一种基于节点接近度的局部社区发现算法。该算法以最大度节点作为起始节点,利用节点接近度和局部社区Q值不断搜索其邻居节点,将接近度最大的节点加入初始社区形成新的初始社区;同时,该算法也可以应用于复杂网络全局社区结构的划分。对2个典型复杂网络进行了局部社区挖掘分析,实验结果表明,该算法能够有效识别隐藏在实验网络中的局部社区。针对稀疏网络,该算法的时间复杂度为O（nlog（n））,n为网络节点数。     

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。     

基于孤立节点分离策略的改进鲁汶算法

鲁汶算法（LM）是基于模块度优化的复杂网络社区发现算法,有关模块度的现有研究中没有计算节点离开原属社区后模块度增益的方法。针对这一不足,基于模块度的定义和节点合并后模块度增益的计算方法,推导出了节点离开原属社区后模块度增益的计算方法,完善了该领域的理论研究。针对鲁汶算法对存储空间需求高的缺点,提出了基于孤立节点分离策略的改进鲁汶算法,该算法在每次迭代中将输入网络的孤立节点提前分离出去,只令其中的连通节点实际参与迭代过程,并在存储社区发现结果时将孤立节点和非孤立节点分开存储。基于真实网络的相关实验结果表明,采用孤立节点分离策略的改进方法,使算法对存储空间的需求减少了40%以上,并进一步缩短了算法的运行时间。因此,改进后的算法在处理真实网络时更具优势。     

面向二分网络的谱近似社区搜索方法

社区搜索旨在从网络中查找给定查询节点所在的局部社区，基于谱的社区搜索方法是流行的方法之一。现有基于谱的社区搜索方法多面向简单网络而无法处理具有2类实体关联的二分网络，且面向二分网络的社区挖掘方法多是对网络进行整体划分。据此，提出了面向二分网络的谱近似社区搜索方法，旨在将谱方法引入到二分网络中进而精确定位与查询节点关联紧密的社区。具体来说，首先考虑二分网络中2类实体的关联，基于局部模块度设计了面向二分网络的局部模块度；其次，基于谱图理论，在二分网络上利用融合不同实体关联的模块度矩阵局部逼近特征子空间，设计了适用于二分网络的谱方法；最后，利用结合谱性质的二分网络上的局部模块度，设计了谱子空间中以查询节点集为支撑的稀疏指示向量的线性规划问题，目标社区可通过线性规划问题的求解而获得。真实数据集上的实验结果表明了本文方法有效性和效率。     

基于Kullback-Leibler距离的二分网络社区发现方法

现实世界存在大量二分网络,研究二分社区结构有助于从新角度认识和理解复杂网络。由于二分网络特殊的二分结构,使得基于单模网络的现有社区发现算法无法适用。本文提出一种基于Kullback-Leibler距离的二分网络社区发现算法,该算法将异质节点间的连接关系转化为其在用户节点集上的连接概率分布,并建立基于概率分布的KL相似度衡量节点连接模式的差异性,从而克服二分结构对节点相似性评估的不利影响,实现对二分网络异质节点的社区发现。在人工网络和真实网络上的实验和分析表明：该算法能够有效挖掘二分网络社区结构,改善二分网络社区发现的准确性和效率。     

基于节点相似性和网络嵌入的复杂网络社区发现算法

社区发现算法对分析复杂网络的拓扑和层次结构、预测复杂网络的演化趋势等具有十分重要的意义.传统的社区发现算法划分精度不高,忽略了网络嵌入的重要性.针对这样的问题,提出了基于节点相似性和网络嵌入Node2Vec方法的无参数社区发现算法.首先,使用网络嵌入Node2Vec方法将网络节点映射成欧氏空间中低维向量表示的数据点,计...     

基于广义后缀树的二分网络社区挖掘算法

近年来,二分网络的社区挖掘问题得到了极大的关注。提出了一种基于广义后缀树的二分网络社区挖掘算法。首先从二分网络的邻接矩阵中提取网络中每个节点的链接节点序列,然后构建广义后缀树。广义后缀树的每个节点表示二分网络的一个完全二分团,由此获取并调整完全二分团。通过引入二分团的紧密度得到初始的社区划分,最后再对孤立点进行处理以得到最终的社区划分。所提算法不仅能发现重叠社区,而且能得到一对多关系的社区。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,所提算法能准确地识别二分网络中的社区个数,获得很好的划分效果。     

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.     

LPX: Overlapping community detection based on X‐means and label propagation algorithm in attributed networks

Traditional community detection methods in attributed networks (eg, social network) usually disregard abundant node attribute information and only focus on structural information of a graph. Existing community detection methods in attributed networks are mostly applied in the detection of nonoverlapping communities and cannot be directly used to detect the overlapping structures. This article proposes an overlapping community detection algorithm in attributed networks. First, we employ the modified X‐means algorithm to cluster attributes to form different themes. Second, we employ the label propagation algorithm (LPA), which is based on neighborhood network conductance for priority and the rule of theme weight, to detect communities in each theme. Finally, we perform redundant processing to form the final community division. The proposed algorithm improves the X‐means algorithm to avoid the effects of outliers. Problems of LPA such as instability of division and adjacent communities being easily merged can be corrected by prioritizing the node neighborhood network conductance. As the community is detected in the attribute subspace, the algorithm can find overlapping communities. Experimental results on real‐attributed and synthetic‐attributed networks show that the performance of the proposed algorithm is excellent with multiple evaluation metrics.     

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。     

Community Discovery Algorithm Based on Multi-Relationship Embedding

Complex systems in the real world often can be modeled as network structures, and community discovery algorithms for complex networks enable researchers to understand the internal structure and implicit information of networks. Existing community discovery algorithms are usually designed for single-layer networks or single-interaction relationships and do not consider the attribute information of nodes. However, many real-world networks consist of multiple types of nodes and edges, and there may be rich semantic information on nodes and edges. The methods for single-layer networks cannot effectively tackle multi-layer information, multi-relationship information, and attribute information. This paper proposes a community discovery algorithm based on multi-relationship embedding. The proposed algorithm first models the nodes in the network to obtain the embedding matrix for each node relationship type and generates the node embedding matrix for each specific relationship type in the network by node encoder. The node embedding matrix is provided as input for aggregating the node embedding matrix of each specific relationship type using a Graph Convolutional Network (GCN) to obtain the final node embedding matrix. This strategy allows capturing of rich structural and attributes information in multi-relational networks. Experiments were conducted on different datasets with baselines, and the results show that the proposed algorithm obtains significant performance improvement in community discovery, node clustering, and similarity search tasks, and compared to the baseline with the best performance, the proposed algorithm achieves an average improvement of 3.1% on Macro-F1 and 4.7% on Micro-F1, which proves the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于社团划分的复杂网络级联抗毁攻击策略

为研究在社团划分基础上复杂网络的级联抗毁攻击策略,采用节点及其邻居节点介数定义初始负荷,这种定义方式综合考虑了节点的信息,采用局部择优分配策略处理故障节点负荷,研究了网络耦合强度,WS(Watts-Strogatz)小世界网络、BA(Barabási-Albert)无标度网络、ER(Erds-Rényi)随机网络、局域世界(WL)网络在社团划分攻击策略下抗毁性,以及不同攻击策略下具有重叠和非重叠社团结构网络的抗毁性。仿真结果表明,网络的耦合强度与抗毁性成负相关;不同类型网络在快速分裂算法识别社团前提下,攻击介数最大节点时网络抗毁性最弱;具有重叠社团结构的网络在集团渗流算法（CPM）识别后,采用攻击重叠部分介数最大节点的策略时网络抗毁性最弱。结论表明采用社团划分的攻击策略可以最大规模破坏网络。