复杂网络社团结构划分算法里最经典的GN算法和FN算法

资 源 简 介

复杂网络社团结构划分算法里最经典的GN算法和FN算法

详 情 说 明

在复杂网络分析领域，GN算法和FN算法是两种经典的社团结构划分方法，它们通过不同的策略来识别网络中紧密连接的子群体。

GN算法全称为Girvan-Newman算法，其核心思想是通过逐步移除网络中边介数最高的边来分解网络。边介数衡量的是网络中所有最短路径经过该边的比例。算法会迭代计算每条边的介数并移除当前最高值边，直到网络被分解为多个连通分量。每次分解后计算模块度指标来评估划分质量，最终选择模块度峰值对应的划分结果。

FN算法即Fast Newman算法，是一种基于模块度优化的凝聚型层次聚类方法。与GN算法的分裂过程相反，FN算法从每个节点作为独立社团开始，通过不断合并使模块度增益最大的社团对来进行聚类。该算法使用矩阵运算高效计算模块度变化，相比GN算法具有更高的计算效率。

这两种算法共同奠定了复杂网络社团划分的基础，GN算法通过边介数反映网络全局结构，而FN算法则通过局部合并优化实现快速划分。实际应用中可以根据网络规模和要求精度进行选择，前者适合精确分析中小型网络，后者适用于处理大规模网络结构。