复杂网络中的GN算法

资 源 简 介

复杂网络中的GN算法

详 情 说 明

GN算法（Girvan-Newman算法）是复杂网络分析中一种经典的社区发现算法，用于识别网络中的社区结构。该算法基于边的“介数”概念，逐步移除网络中最关键的边，从而将网络划分为不同的社区。

GN算法的核心思想是：网络中连接不同社区的边通常具有较高的介数（即这些边在许多节点对的最短路径上）。通过反复计算并移除介数最高的边，算法最终会将网络分解为多个独立的社区结构。

GN算法的一个重要评价指标是模块度（Modularity），用于衡量社区划分的质量。模块度越高，说明社区内部的连接密度越强，而社区之间的连接越稀疏。GN算法通过优化模块度来确定最佳的社区划分方案。

该算法虽然计算复杂度较高，但由于其清晰的逻辑和良好的效果，至今仍被广泛应用于社交网络、生物网络和交通网络等领域的社区结构分析。后续的许多社区发现算法（如Louvain算法）也受到GN算法的启发，进一步提升了计算效率和可扩展性。