复杂网络社团结构划分算法

资 源 简 介

复杂网络社团结构划分算法

详 情 说 明

复杂网络中的社团结构划分是网络科学中的核心问题之一，旨在识别网络内部紧密连接的子结构（社团）。GN算法（Girvan-Newman）和FN算法（Fast Newman）是两种经典方法，分别基于边介数和模块度优化思想。

GN算法 GN算法通过迭代移除高介数边来分解网络。其核心思想是：连接不同社团的边往往具有较高介数（即被许多最短路径经过）。算法步骤包括： 计算网络中所有边的介数。 移除当前介数最高的边。 重新计算剩余边的介数，重复步骤2，直到网络被分割为孤立节点。 实现时需依赖广度优先搜索（BFS）计算最短路径，效率较低，适用于中小规模网络。

FN算法 FN算法基于模块度（Modularity）最大化，采用贪心策略合并社团以提升计算效率。其流程为： 初始化每个节点为独立社团。 计算所有相邻社团合并后的模块度增益。 选择增益最大的合并操作，更新网络结构。 重复步骤2-3，直到模块度不再增加。 FN算法通过矩阵运算优化模块度计算，适合处理大规模网络，但可能陷入局部最优。

对比与扩展 GN算法更注重拓扑结构，FN算法侧重统计特性。 后续改进如Louvain算法进一步优化了FN的合并策略，成为当前主流方法之一。 实际应用中需权衡精度与效率，结合具体网络特性选择算法。