基于Girvan-Newman算法的MATLAB社区检测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了Girvan-Newman算法，用于自动划分复杂网络中的社区结构。通过迭代移除边介数最高的边，系统能够分解网络并生成层次化社区结果，适用于社会网络、生物网络等分析。

详 情 说 明

基于Girvan-Newman算法的复杂网络社区划分系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Girvan-Newman（GN）算法的复杂网络社区检测系统。该系统通过计算边介数中心性，采用层次聚类分析方法，能够自动识别网络中的自然社区结构。系统支持网络数据的多维输入格式，提供完整的社区划分流程，包括算法执行过程可视化、社区结构质量评估和结果输出功能。

功能特性

• GN算法核心实现：完整实现边介数计算、边缘移除和社区分解流程
• 多格式输入支持：兼容邻接矩阵和边列表两种数据输入格式
• 参数可配置：支持社区数量阈值、最大迭代次数等参数灵活设置
• 模块度质量评估：提供模块度指标量化评估社区划分质量
• 可视化展示：生成社区划分过程树状图和带颜色编码的网络拓扑图
• 过程数据记录：完整记录每次迭代移除的边及其介数值

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入数据：

- 邻接矩阵：n×n矩阵，n为节点数量 - 边列表：m×3矩阵，格式为[起始节点, 终止节点, 边权重]

1. 设置运行参数（可选）：

- 指定期望的社区数量范围 - 设置算法最大迭代次数限制 - 开启模块度优化模式

1. 执行算法：运行主程序开始社区划分分析

1. 获取输出结果：

- 社区标签向量：每个节点的社区归属信息 - 层次聚类树：社区分解的层次结构 - 模块度得分：划分质量评估值 - 可视化图形：社区划分结果图示

示例代码

% 加载网络数据 adj_matrix = load('network_data.mat');

% 设置算法参数 params.max_iterations = 100; params.community_threshold = 5; params.optimize_modularity = true;

% 执行社区划分 results = main(adj_matrix, params);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：MATLAB基础安装（无需额外工具箱）
• 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB以上用于大规模网络）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含网络数据读取与验证、算法参数初始化、GN社区检测流程执行、模块度计算与优化、社区划分结果输出以及可视化图形生成等完整功能。该文件协调各算法模块协同工作，确保社区划分分析的准确性和效率。