MATLAB实现复杂网络社团检测CPM算法

资 源 简 介

基于CPM（Clique Percolation Method）的MATLAB社团检测工具，通过识别网络中的完全子图并进行渗透分析，可高效发现重叠社团结构。适用于复杂网络分析研究。

详 情 说 明

复杂网络社团检测CPM算法MATLAB实现

项目介绍

本项目基于经典的CPM（Clique Percolation Method）算法，实现了复杂网络中社团结构的自动检测与划分。CPM算法通过识别网络中的完全子图（团）并分析团的渗透过程，能够有效发现网络中的重叠社团结构，特别适用于分析具有社区重叠特性的真实网络数据。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现CPM算法的两个关键步骤——团发现与团渗透合并
• 重叠社团检测：能够准确识别同时属于多个社团的重叠节点
• 结果可视化：提供社团划分结果的可视化展示，支持不同颜色标注
• 性能评估：计算模块度等评价指标，量化社团划分质量
• 参数可调：支持自定义最小团大小k值，适应不同网络特性

使用方法

1. 准备输入数据：

- 网络邻接矩阵：N×N的对称稀疏矩阵 - 设置参数k值（默认k=3，即三角形为最小团） - 可选节点标签信息

1. 运行主程序：

执行主函数即可完成社团检测全流程

1. 查看输出结果：

- 社团划分向量：每个节点对应的社团编号 - 重叠节点列表：标识属于多个社团的节点 - 社团结构可视化图 - 模块度等评估指标统计

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 支持MATLAB图形显示功能
• 建议内存4GB以上（适用于中等规模网络分析）

文件说明

主程序文件整合了完整的CPM算法流程，具体包含网络数据加载与预处理、核心团发现算法执行、渗透过程处理实现、社团结构可视化生成以及划分质量评估指标计算等功能模块，为用户提供一站式的社团检测解决方案。