经典Girvan-Newman算法的实现

资 源 简 介

经典Girvan-Newman算法的实现

详 情 说 明

Girvan-Newman算法是一种经典的基于边介数的社区发现算法，主要应用于社交网络分析领域。该算法通过逐步移除网络中边介数最高的边来实现社区划分，其核心思路是认为连接不同社区的边通常具有较高的边介数。

算法实现通常分为四个主要步骤：首先需要计算网络中所有边的边介数，这个指标反映了边在所有最短路径中出现的频率；接着移除当前边介数最高的边；然后重新计算剩余网络的边介数；最后重复这个过程直到满足预设的停止条件。

该算法的优势在于不需要预先指定社区数量，能够自动发现网络中的自然社区结构。不过它的计算复杂度较高，特别是对于大规模网络来说，频繁的最短路径计算会带来较大的性能开销。实际应用中常会结合其他优化技术来提高效率。

Girvan-Newman算法为后续许多社区发现算法奠定了基础，其核心思想至今仍被广泛借鉴和使用。理解这个经典算法有助于掌握更复杂的网络分析方法。