复杂网络划分

资 源 简 介

复杂网络划分

详 情 说 明

复杂网络社团划分是网络科学中的重要研究方向，旨在将网络中的节点划分为若干内部连接紧密、外部连接稀疏的社团结构。本文将介绍几种典型的社团划分方法及其核心实现思路。

基于模块度优化的方法 模块度（Modularity）是衡量社团划分质量的常用指标。Girvan-Newman算法通过逐步移除边介数最高的边来划分社团，而Louvain算法则采用贪心策略进行层次化优化，适合大规模网络。这类方法的核心在于迭代计算节点移动对模块度的增益。

谱聚类方法 利用网络的拉普拉斯矩阵特征向量进行降维，再通过K-means等聚类算法划分社团。关键步骤包括邻接矩阵构建、特征值分解和投影空间聚类，适合处理中小规模网络。

标签传播算法（LPA） 基于局部信息传递的轻量级方法，节点根据邻居标签动态更新自身标签，最终收敛形成社团。优点是线性时间复杂度，但对初始化敏感，适合动态网络分析。

数据集选择建议 小规模测试：Karate Club（34节点）或Dolphins（62节点） 中规模验证：Email-Eu-core（1005节点） 大规模应用：Amazon商品网络（334K节点）

实现时需注意处理稀疏矩阵存储、并行计算优化等问题。评估可使用标准化互信息（NMI）或模块度指标，同时可视化工具如Gephi可辅助结果分析。