社区发现GN算法完整实现

资 源 简 介

社区发现GN算法完整实现

详 情 说 明

社区发现是复杂网络分析中的核心任务，旨在识别网络中紧密连接的子图结构。GN（Girvan-Newman）算法作为经典的层次化社区发现算法，通过逐步移除边介数最高的边来揭示网络层次结构。

算法核心思想遵循"连接桥优先移除"原则。边介数衡量网络中所有最短路径经过该边的比例，高介数边往往是连接不同社区的桥梁。算法迭代执行两个关键步骤：首先计算当前网络中所有边的介数，然后移除介数最高的边。这个过程会逐渐断开社区间的连接，最终形成孤立的子图作为社区。

针对无向图场景，边介数计算需考虑双向路径。而对于有向图，算法需要调整边介数计算方式，仅统计沿箭头方向的路径。强社团检测是GN算法的变种，要求每个社区内部边的密度必须显著高于随机网络，通过引入模块度（Modularity）作为停止条件来保证社区质量。

实现时需注意三个优化点：使用优先队列高效获取最高介数边，采用并行计算加速大规模网络的介数统计，以及动态更新受影响节点的最短路径以减少重复计算。算法最终输出的是树状图（Dendrogram），可通过切割不同层次获得不同粒度的社区划分结果。