一个可用的Fast Newman算法实现社团发现MATLAB程序

资 源 简 介

一个可用的Fast Newman算法实现社团发现MATLAB程序

详 情 说 明

Fast Newman算法是一种基于模块度优化的经典社团发现方法，广泛应用于复杂网络分析领域。该算法通过不断合并社区来最大化网络模块度Q值，最终得到层次化的社区划分结构。MATLAB实现通常包含以下几个关键环节：首先需要构建网络的邻接矩阵表示，这是后续所有计算的基础。算法核心在于迭代计算模块度增益ΔQ，每次选择使ΔQ最大的社区合并操作。在MATLAB中可以通过稀疏矩阵存储大规模网络，利用矩阵运算高效计算模块度。值得注意的是，算法输出会生成一个树状图（dendrogram），可以直观展示社区合并的层次过程，而模块度曲线的拐点往往对应着最优的社区划分。相比于GN算法，Fast Newman算法计算复杂度更低（O(n^2)），更适合处理中等规模的网络数据。实际应用时需要注意处理孤立节点和权重网络的情况，这些因素会显著影响最终的社区划分结果。