基于信息熵的复杂网络社团划分建模和验证

社团结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,社团结构的划分方法对分析复杂网络相关统计特性具有十分重要的理论意义.为了提高社团划分精度,提出了一种新的基于信息熵(information entropy)模块度的社团划分算法(简称IE算法).在有着确定社团结构的数据集和不确定社团结构的数据集上,通过选取Q值、社团划分个数、社团最大连通分量大小和强弱社团个数比例4个重要参数,将IE算法与两种最主要的基于模块度的划分算法GN(Girvan-Newman)和FastGN(Fast Girvan-Newman)进行对比,实验结果证明了IE算法在社团划分性能上优于GN和FastGN;将IE和其他7种最主要的经典社团算法进行时间复杂度分析,并在随机网络和真实网络上进行实验,结果表明该算法时间复杂度在GN与FastGN之间,时间复杂度小于GN而精确度优于GN,证明了在大多数数据集上IE算法的社团划分准确度优于传统基于点边比率的社团划分算法的准确度.     

复杂网络中社团结构划分的快速分裂算法*

针对已有分裂算法时间复杂度较高,不适用于社团数目未知的大型网络等问题,借鉴电压谱分割算法和GN算法的思想,提出以扩散距离为分割依据,以模块度函数为社团结构划分满意度的快速分裂算法.实验结果表明,与已有的社团结构划分算法相比,基于扩散距离的快速分裂算法能够得到高质量的社团结构,其时间复杂度较低,不仅对稀疏网络能够快速运算...     

基于K-means聚类算法的复杂网络社团发现新方法

提出了一种基于K-means聚类算法的复杂网络社团结构划分方法。算法基于Fortunato等人提出的边的信息中心度,定义了节点的关联度,并通过节点关联度矩阵来进行聚类中心的选择和节点聚类,从而将复杂网络划分成k个社团,然后通过模块度来确定网络理想的社团结构。该算法有效地避免了K-means聚类算法对初始化选值敏感性的问题。通过Zachary Karate Club和College Football Network两个经典模型验证了该算法的可行性。     

一种基于节点相异度的社团层次划分算法

当前层次划分社团算法难以选取合适的初始节点,导致社团结构划分结果较差。为此,提出一种基于节点相异度的层次社团划分算法。给出度和接近度的评估标准,根据评估标准筛选网络的初始核心节点。为克服相异性指数在度量社团内节点相似度时的不足,引入节点的相异度评价准则,计算初始核心节点间的相似度,得到具有较高相似度的初始节点集。采用全局优化模块度的策略,从而实现对复杂网络的社团划分。应用于标准数据集的实验结果表明,与GN算法、FN算法相比,该算法划分效果更好,时间复杂度更低。     

基于K means聚类算法的复杂网络社团发现新方法*

提出了一种基于Kmeans 聚类算法的复杂网络社团结构划分方法。算法基于Fortunato等人提出的边的信息中心度,定义了节点的关联度,并通过节点关联度矩阵来进行聚类中心的选择和节点聚类,从而将复杂网络划分成k个社团,然后通过模块度来确定网络理想的社团结构。该算法有效地避免了Kmeans 聚类算法对初始化选值敏感性的问题。通过Zachary Karate Club和College Football Network两个经典模型验证了该算法的可行性。     

改进的CNM算法对加权网络社团结构的划分

为了对可以反映网络结构局部重要性质的加权网络进行社团结构划分,延续广泛应用的社团结构分级聚类方法,改进Newman贪婪算法（CNM算法）。算法设计中引入点权和边权,并重新定义新的Q函数计算社团模块度,通过寻找Q函数峰值确定社团划分的最终结果。另外以股票价格波动相关性为加权边建立的加权网络为例进行算法检验,社团划分的结果验证了改进的CNM算法的有效性。与改进的GN算法、极值优化算法等划分效果进行比较分析后发现,改进算法在划分准确性及算法复杂度等方面都有明显的优势。     

基于节点相似度的社团发现算法

对现有的社会网络社团发现算法进行研究,发现存在算法时间复杂度高、准确率低和没有充分利用节点属性信息等问题,提出了一种基于节点相似度的社团发现算法以解决这些问题。综合考虑图的拓扑结构和节点属性信息,结合构造属性扩展图的思想和基于结构情境相似度的思想得到节点的相似度,利用改进的K-means算法对所有节点进行聚类得到社团结构。编程实验结果表明,使用该算法得到的社团准确率较高,算法的时间复杂度为线性的,在带属性的数据集上和不带属性的数据集上的测试结果均验证了算法的有效性。     

基于社团密度的社团发现算法

发现社团结构是研究复杂网络的重要前提,目前社团发现算法研究存在两个较为严峻的问题：评价函数单一和经典算法时间复杂度过大并且无法发现小粒度的社团。针对上述问题,本文首先提出了一种合理的发现算法评价函数,即社团完整度,实验证明,与经典的模块度函数 相比,社团完整度函数能够更合理地评价社团划分质量且社团完整度函数的灵敏度高于模块度函数;其次,本文提出了基于社团密度的社团发现算法,实验证明,该算法不仅可以发现小粒度的社团结构,随着网络节点数和边数的增加BDA算法在时间复杂度方面也具有明显的优势。最后,本文尝试将BDA算法应用在科学合作者网络并得到合理的社团结构。     

基于连边相似度的重叠社区发现算法研究

针对GN算法在发现重叠社区时存在的不足,以及为了降低算法时间复杂度,提出一种基于网络图中连边相似度划分连边集的重叠社区发现算法EGN。算法依据网络图的连边集进行划分,每一条边被划分到某个特定的社区,而一个节点可以关联多条连边,因此节点可以被划分到不同的社区,从而发现重叠社区。EGN算法首先需要构造网络节点之间连边关系的边图;然后根据边图中节点的关系计算网络图中连边的相似度,在节点之间相似度的基础上提出了连边之间相似度的计算方法;再按照相似度由小到大对边图删除边,构建出边图的树状图。树状图的每一层对应网络的一个划分,采用划分密度函数来衡量划分的质量,以此寻找最优的划分。最后将算法应用到Zachary空手道俱乐部网络中,并与GN算法进行对比,实验结果表明EGN算法能够很好地发现重叠社区。     

复杂网络的一种快速局部社团划分算法

为了快速准确地寻找大规模复杂网络的社团结构,文中基于节点度优先的思想,提出了一种新的寻找复杂网络中的局部社团结构的启发式算法.该算法的基本思想是从待求节点出发,基于节点的度有选择性的进行广度优先搜索,从而得到该节点所在的局部社团结构.由于该算法仅需要利用到节点的局部信息,因此时间复杂度很低,达到了线性的时间复杂度.将该算法应用于社会学中经典的Zachary网络,获得了满意的结果.最后,还分析了如何对该算法加以改进以进一步提高准确度.     

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。     

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。     

一种面向度中心性及重叠网络社区的发现算法

针对社会网络中存在较多以度中心节点为中心并且具有多社区重叠节点的网络社区结构,提出了一种面向度中心性及重叠网络社区的两阶段发现算法。第一阶段发现初始社区:选取度最大的Top-k个节点作为候选中心节点,并将每个节点与其邻居节点形成候选初始社区,其中如果某候选社区与已形成的初始社区的重叠度低于阈值,则形成一个新的初始社区;第二阶段调整社区划分:通过偏离度机制进行调整,将偏离度最大值对应的节点划分到连接紧密的相应社区内,形成最终社区划分。实验表明,该方法不仅能够揭示网络中以某个节点为中心的密集的社区结构,还能有效处理初始社区不同程度的重叠问题。相比现有算法,所提方法对预先输入的候选初始社区数k值不敏感,并具有较高的准确性和灵活性。     

一种新的重叠社区发现算法*

基于节点的中心度和节点对社区的适应度,提出了一种新的重叠社区发现算法。该算法以中心度很大的节点作为初始社区,然后访问社区的邻居节点,把对社区适应度最大的节点加入到社区。如果节点对多个社区都具有很大的适应度,则这些节点归属于多个社区。考虑到社区之间的重叠性,将社区相似度很大的社区合并为一个社区。将该算法应用到Zachary空手道俱乐部网络和海豚社会网络中,实验表明该算法能够很好地划分出网络中的重叠社区。     

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,计算低维向量表示的数据点之间的余弦相似性,根据相应节点间的最大相似性构建偏好网络,得到初始社区划分,把每个初始社区的最大度节点作为备选节点;然后根据网络平均度和平均最短路径找出备选节点中的中心节点;最后将中心节点对应的数据点及其数量作为初始质心和聚类数,用K-Means算法对低维向量表示的数据点进行聚类,从而对相应的网络节点完成社区划分。该算法为无参数社区划分方法,可以自主地从网络中提取参数,无须根据网络的不同设定不同的超参数,从而可以自动地快速识别复杂网络的社区结构。在8个真实网络和人工网络上,将其与其他5个知名社区发现算法相比较,数值仿真实验表明所提算法具有很好的社区发现效果。     

基于角色划分的动态社区挖掘算法研究

传统社区挖掘算法根据静态的网络拓扑结构进行分析,忽视了个体能动性对网络的影响。针对社会网络中的特殊节点进行研究,引入社区种子和联系者的概念,从个体主义和结构主义两个方面分析社会网络的形成与演化机制,提出了一种基于角色划分的动态社区挖掘算法。在人工网络和真实世界网络上进行了多次测试,并与G-N、快速G-N、Polish等算法进行了比较,结果表明,该算法明显优于G-N算法,且其挖掘到的社区都是强连通社区,具有较好的适应性和可扩展性。     

基于重叠社区和结构洞度的社会网络结构洞识别算法

结构洞是社会网络中的关键位置,对信息扩散起中介作用。为高效、准确地辨识具有社团结构的社会网络中占据结构洞的节点,提出了一种基于重叠社区和结构洞度的结构洞识别算法,旨在找到一组最具信息优势和控制优势的节点。基本思想是首先定位社区之间的重叠节点,然后利用节点的邻接差异和连接的社区差异衡量其非冗余性,计算出重叠节点的结构洞度,通过对结构洞度值升序排列发现占据结构洞的节点集。应用于实际数据集的实验结果表明,与网络约束系数算法、中介中心度算法、MaxD算法相比,该算法的识别准确度最高,时间复杂度最低。     

一种基于粗糙集的社区结构发现算法

提出一种基于粗糙集的社区结构发现算法。将信息中心度作为衡量节点之间关联度的标准,在处理社区间边界节点时引入粗糙集中的上下近似集概念。将网络中的各个节点划分到社区中,从而将复杂网络划分成k个社区,k值由算法自动选定,并通过模块度确定理想的社区结构。在Zachary Karate Club模型和College Football Network模型上进行验证,实验结果表明,该算法的准确率较高。     

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。