社交网络的k-clique算法

资 源 简 介

社交网络的k-clique算法

详 情 说 明

k-clique算法是一种用于社交网络分析的经典社团划分方法，它通过识别网络中完全连接的子图来发现潜在社区结构。该算法基于图论中的完全子图概念，能够有效挖掘社交网络中高度内聚的群体。

算法核心思想是寻找满足k个节点彼此两两相连的完全子图（即k-clique）。具体实现分为三个关键步骤：首先通过深度优先搜索或Bron-Kerbosch算法枚举网络中所有大小至少为k的clique；然后构建clique重叠矩阵，记录不同clique之间共享节点的数量；最后基于阈值合并共享至少k-1个节点的clique形成最终社团。

与传统社区发现算法相比，k-clique算法具有两个显著优势：能够发现重叠社区结构，因为节点可以同时属于多个clique；对社区形状没有限制，适合发现非均匀分布的社交群体。实际应用中通常需要根据网络密度调整k值，稀疏网络建议使用较小k值（如3或4），稠密网络可适当增大。

该算法在社交网络分析中常用于好友圈子识别、兴趣群体发现等场景，但需要注意其计算复杂度会随k值增长呈指数级上升，在大规模网络中可能面临性能挑战。