亲测可用的Fast Newman算法实现社团发现例程

资 源 简 介

亲测可用的Fast Newman算法实现社团发现例程

详 情 说 明

Fast Newman算法是一种高效的社团发现方法，能够根据网络拓扑结构自动划分群组。该算法通过不断合并模块度增益最大的社区，逐步优化网络划分结构。

在实现过程中，关键的权值矩阵构建采用了IDW（反距离加权）方法，这种空间插值技术能够有效处理含噪信号数据。通过距离反比加权，较近的节点会获得更大的权重影响，从而生成更准确的相似度矩阵。

经过实际测试，该算法在电力系统负荷预测中展现出良好的应用效果。特别是处理带噪声的脉冲信号时，算法生成的权值矩阵可直接作为滤波器系数使用，实现了数据去噪和特征提取的双重功能。最终的社团划分结果能够反映电力网络中的负荷关联模式，为预测模型提供了重要输入。

调试通过的实现方案验证了该方法的可行性和稳定性，可作为复杂网络分析的有效工具。值得注意的是，合适的距离度量参数选择对IDW加权效果具有决定性影响，需要根据具体数据特性进行调优。