复杂网络社区划分的GN算法

资 源 简 介

复杂网络社区划分的GN算法

详 情 说 明

GN算法（Girvan-Newman）是复杂网络分析中经典的社区划分算法，它通过逐步移除边来揭示网络的层次化社区结构。该方法的核心思想是：连接不同社区的边在网络中具有较高的"中介性"，移除这些关键边能逐渐分离出真实的社区。

算法实现主要分为三个步骤： 计算网络中所有边的边介数（Betweenness），即所有最短路径中经过该边的比例 移除当前边介数最高的边 重新计算模块度（Modularity）指标来评估社区划分质量

该算法属于分裂式（Divisive）方法，与传统的聚合式（Agglomerative）聚类形成对比。其优势在于能发现网络的自然社区结构，但计算复杂度较高（约O(n³)），适合中小规模网络分析。

模块度作为评估指标非常重要，它度量了社区内连接密度与随机连接期望的差异。当模块度达到峰值时，对应的网络划分就是最优社区结构。实际应用中常配合可视化工具（如Gephi）来观察社区演化过程。