fast-newman,社团划分算法

资 源 简 介

fast-newman,社团划分算法

详 情 说 明

Fast-Newman算法是一种基于模块度优化的经典社团划分算法，主要用于识别复杂网络中的社区结构。该算法通过不断合并社区来最大化模块度指标，适用于社交网络、蛋白质相互作用网络等多种场景。

算法核心思路是采用层次聚类的贪心策略：首先将每个节点视为独立社区，然后迭代地合并那些能最大程度提升模块度的社区对。模块度作为衡量社区划分质量的指标，其值越大表示社区内部连接越紧密、社区间连接越稀疏。算法通过建立模块度变化矩阵，每次选择使模块度增益最大的合并操作，直到整个网络合并为单一社区为止，最终选择模块度峰值对应的划分结果。

相较于传统方法，该算法通过快速计算局部模块度变化而非全局重算，显著提高了运算效率，使其能够处理节点规模达10^4级别的网络。典型应用包括社交网络的兴趣群体发现、生物网络的蛋白质功能模块识别等。算法输出会呈现为层次化社区结构，研究人员可根据需求选择不同粒度层级的划分结果。