MATLAB实现基于非负矩阵分解的复杂网络社团结构划分算法

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于非负矩阵分解（NF）的社团发现算法，可自动分析复杂网络中的社区结构，量化节点关联强度，并提供可视化结果。适用于社交网络、生物信息学等领域的数据分析。

详 情 说 明

基于非负矩阵分解（NF）的复杂网络社团结构划分算法

项目介绍

本项目实现了一种基于非负矩阵分解（Nonnegative Factorization, NF）的社团发现算法，用于分析复杂网络中的社区结构。系统能够自动识别网络中的社团划分，量化节点间的关联强度，并提供完整的可视化分析功能。该方法通过矩阵分解技术将网络邻接矩阵分解为低维非负矩阵，从而揭示网络内在的社团结构。

功能特性

• 网络数据预处理：支持多种输入格式（邻接矩阵、边列表、GML格式等），自动构建标准化邻接矩阵
• 核心NF算法：实现高效的非负矩阵分解社团划分算法，支持自定义参数配置
• 质量评估体系：提供模块度、归一化互信息等多种社团质量评估指标
• 多分辨率分析：支持不同分解维度下的社团结构分析，探索网络层次化社区
• 可视化展示：生成社团结构网络图、矩阵热力图、算法收敛曲线等直观可视化结果

使用方法

输入数据

1. 网络结构数据：支持邻接矩阵（.mat）、边列表（.txt）、GML格式（.gml）等
2. 参数配置：可设置分解维度k（社团数量）、收敛阈值、最大迭代次数
3. 初始矩阵：可选自定义初始W、H矩阵或使用随机初始化策略

输出结果

• 节点社团标签向量
• 基矩阵W（节点-社团隶属关系）
• 系数矩阵H（社团-节点关联特征）
• 质量评估报告（模块度、NMI等指标）
• 多种可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：8GB以上
• 所需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能流程，包括数据读取与预处理、非负矩阵分解算法执行、社团划分结果计算、质量评估指标分析以及多种可视化图形的生成。该文件整合了所有关键模块，用户可通过修改参数配置直接运行完整分析流程。