实现经典算法GN

资 源 简 介

实现经典算法GN

详 情 说 明

GN（Girvan-Newman）算法是一种经典的社区发现算法，用于将复杂网络中的节点划分为不同的社区。该算法通过逐步移除边介数最高的边来分裂网络，直到满足特定的社区划分条件。

### 算法核心思路 边介数计算：计算网络中所有边的介数（即经过该边的最短路径数量），边介数越高，说明该边连接不同社区的桥梁作用越强。 移除高介数边：每次迭代移除当前网络中边介数最高的边，逐步断开社区间的连接。 模块度评估：在每次分裂后计算模块度（Modularity），以衡量社区划分的质量，通常选择模块度最大的划分作为最终结果。

### MATLAB实现关键点 输入矩阵：通常采用邻接矩阵或稀疏矩阵表示网络结构，其中矩阵元素表示节点间的连接关系。 输出社区结果：最终输出节点的社区标签，每个节点被分配到一个社区编号。 计算优化：由于GN算法的时间复杂度较高，实际实现时可采用矩阵运算优化介数计算，或结合层次聚类方法提升效率。

### 适用场景 GN算法适合中小规模网络的社区发现，尤其在社交网络、生物信息学等领域广泛应用。但需注意，对于超大规模网络，GN算法可能因计算开销过大而需要更高效的替代方案。