复杂网络 newman算法实现Zachary网络划分

资 源 简 介

复杂网络 newman算法实现Zachary网络划分

详 情 说 明

Newman算法是一种经典的社团划分算法，常用于分析复杂网络中的社区结构。该算法通过不断优化模块度（Modularity）指标来划分网络中的节点，使得同一社区内的节点连接紧密，而不同社区间的连接稀疏。

Zachary网络是社会学研究中著名的空手道俱乐部网络，包含34个节点和78条边，记录了俱乐部成员之间的社交关系。该网络常被用作测试社团划分算法的基准数据集。

算法实现主要包含两个文件： Newman_Zachary：核心算法实现文件，包含模块度计算、矩阵操作和社团合并等关键步骤。算法通常基于贪心策略，逐步合并能最大程度提升模块度的社区对，直到无法继续优化为止。 Zachary-E：实验数据文件，存储Zachary网络的边列表格式数据，通常每行包含一对节点编号，表示节点间存在连接关系。

实现思路可分为以下阶段： 初始化：将每个节点视为独立社区，计算初始模块度。 迭代合并：遍历所有可能的社区对，选择使模块度增益最大的合并操作。 终止条件：当模块度无法继续提升时停止，此时得到的社区划分即为最终结果。

扩展思考： Newman算法的计算复杂度较高，适合中小规模网络分析。 模块度的局部最优问题可能导致划分结果不稳定，可结合多阶或谱方法改进。 Zachary网络的标准划分包含2个社区，与实际俱乐部分裂事件一致，可验证算法准确性。