复杂网络的社团发现的发展历程

基于复杂网络的重叠社团发现算法基于复杂网络的重叠社团发现算法复杂网络是由大量节点和连接组成的复杂结构，它不仅应用广泛，而且具有重要的理论价值。

在复杂网络中，社团是一组高度相互关联的节点，而重叠社团则是指存在相同节点的多个社团。

重叠社团发现是一种重要的网络分析技术，可以揭示网络中的隐藏关系，对于研究人类行为、社交网络、蛋白质互作网络等领域具有重要的应用价值。

基于复杂网络的重叠社团发现算法主要分为两种，一种是基于聚类的算法，即将网络划分为若干个社团，使得同一社团内的节点之间的连接强度较强，而不同社团之间的连接强度较弱。

但是，这种算法只适用于发现非重叠社团。

另一种是基于分解的算法，即将网络表示为若干个基本成分的加权组合，其中每一基本成分需要包含许多节点。

这种算法不仅能够发现非重叠社团，更能够发现重叠社团。

重叠社团发现算法的主要挑战是如何对同一节点在多个社团之间的属于度量。

为了解决这个问题，研究者们提出了许多新的算法。

其中比较流行的是Jaccard系数和模块度。

Jaccard系数是一个二元度量，它将两个社团之间的交集和并集相除。

模块度被认为是复杂网络重叠社团发现算法中最流行的指标之一。

它是一个用于度量网络内部的连接强度和社团之间的连接弱度的权重性度量。

在实际应用中，重叠社团发现算法具有广泛应用。

例如，在社交网络中，我们可以使用重叠社团发现算法来识别网络中的小圈子，进一步了解社交网络中的社群结构。

在生物学中，我们可以使用这种算法来识别蛋白质互作网络中的蛋白质复合物。

在多媒体数据分析中，我们可以使用这种算法来分析大规模图像数据的群体特征。

可见，重叠社团发现算法在各个领域具有广泛的应用前景。

总之，基于复杂网络的重叠社团发现算法是一项重要的研究课题，具有广泛的应用前景。

在未来，我们需要继续深入探索这种算法，加强其理论分析和实际研究，为推动科学技术进步做出积极贡献。

中国社交网络发展历程的四种阶段“六度空间”理论的再度提出，打开了互联网世界的另一扇大门，将早期社交性网络的概念引入互联网，创立了面向社会性网络的互联网服务SNS。

目前，社交网络服务已经成为互联网最热门的话题之一，也成为投资圈最为炙手可热的追捧领域。

回首SNS的发展，回首SNS 的发展，从国外的MySpace、Facebook、Twitter到中国的开心网、人人网等泛娱乐SNS 应用，再到目前中国大行其道的微博、米聊(微博)、微信，乃至垂直类SNS的应用形态，社交网络服务的概念深入互联网精髓。

一定意义上来看，社交网络其实是源于网络社交的需要，基于此种思路，清科研究中心认为，中国社交网络的发展历程主要呈现四种阶段，如下图所示：中国社交网络的发展历程主要呈现四种阶段一些事(一)早期社交网络雏形BBS时代从社交网络的深层演变来看，社交网络应该是从WEB1.0时代的BBS层面逐渐演进。

相比于E-mail形态，BBS把社交网络向前推进了一步，将点对点形式演变为点对面，降低交流成本。

此外，相比于即时通信和博客等轻社交工具，BBS淡化个体意识将信息多节点化，并实现了分散信息的聚合。

此时，天涯、猫扑、西祠胡同等产品都是BBS时代的典型企业。

从VC/PE关注度来看，2006年年以前，资本主要关注BBS及博客形态的社交网络产品，但是后期来看，这类企业的发展多不尽人意。

(二)娱乐化社交网络时代经历了早期概念化的六度分隔理论时代，社交网络凭借娱乐化概念取得了长足的发展。

国外社交产品推动了社交网络的深度发展。

2002年，LinkedIn成立;2003年，运用丰富的多媒体个性化空间吸引注意力的Myspace成立;2004年，复制线下真实人际关系来到线上低成本管理的Facebook成立，这些优秀的社交网络产品或服务形态，一直遵循社交网络的“低成本替代”原则，降低人们社交的时间与成本，取得了长足发展。

纵观中国，国外社交网络如火如荼发展之际，中国社交网络产品相继出现，如2005年成立的人人网、2008年成立的开心网，乃至2009年推出的搜狐白社会等，拉开中国社交网络大幕。

复杂⽹络中聚类算法总结⽹络，数学上称为图，最早研究始于1736年欧拉的哥尼斯堡七桥问题，但是之后关于图的研究发展缓慢，直到1936年，才有了第⼀本关于图论研究的著作。

20世纪60年代，两位匈⽛利数学家Erdos和Renyi建⽴了随机图理论，被公认为是在数学上开创了复杂⽹络理论的系统性研究。

之后的40年⾥，⼈们⼀直讲随机图理论作为复杂⽹络研究的基本理论。

然⽽，绝⼤多数的实际⽹络并不是完全随机的。

1998年，Watts及其导师Strogatz在Nature上的⽂章《Collective Dynamics of Small-world Networks》揭⽰了复杂⽹络的⼩世界性质。

随后，1999年，Barabasi及其博⼠⽣Albert在Science上的⽂章《Emergence of Scaling in Random Networks》⼜揭⽰了复杂⽹络的⽆标度性质(度分布为幂律分布)，从此开启了复杂⽹络研究的新纪元。

随着研究的深⼊，越来越多关于复杂⽹络的性质被发掘出来，其中很重要的⼀项研究是2002年Girvan和Newman在PNAS上的⼀篇⽂章《Community structure in social and biological networks》，指出复杂⽹络中普遍存在着聚类特性，每⼀个类称之为⼀个社团(community)，并提出了⼀个发现这些社团的算法。

从此，热门对复杂⽹络中的社团发现问题进⾏了⼤量研究，产⽣了⼤量的算法，本⽂试图简单整理⼀下复杂⽹络中聚类算法，希望对希望快速了解这⼀部分的⼈有所帮助。

本⽂中所谓的社团跟通常我们将的聚类算法中类(cluster)的概念是⼀致的。

0. 预备知识为了本⽂的完整性，我们⾸先给出⼀些基本概念。

⼀个图通常表⽰为G=(V,E)，其中V表⽰点集合，E表⽰边集合，通常我们⽤n表⽰图的节点数，m表⽰边数。

⼀个图中，与⼀个点的相关联的边的数量称为该点的度。

复杂通信网络的地理位置聚集性社团发现和可视化代翔【摘要】The geolocation is believed to have certain positive correlation with network structure in the communication networks,shopping network and other complex networks.The geolocation information is introduced into the task of complex network group detecting and visualization to improve the traditional label propagation algorithm and force-directed graph drawing algorithm.By performing the geolocation based clustering in advance,and then adding the geolocation based restriction in the iterative process,meaningless oscillations can be greatly minimized.The experiment proves that this scheme can speed up the discovery of community and the convergence speed of the algorithm can also be added to the influence of geographical location on the distribution of the community,and the performance of the fast community discovery algorithm can be improved both in convergence time and community discovery(Q value).%针对以通信网络为代表的一类复杂网络地理位置信息的聚集性与网络结构一定程度上的正相关性,探讨了将地理位置信息带入特定的复杂网络的社团发现和可视化任务中,改进传统的标号传播和力导引算法,提前进行网络的地理位置聚类分析,并对标号传播的和力导引的迭代过程引入基于地理位置的限制性条件,避免无意义的振荡.实验证明,提出的方法既可以加快社团发现和可视化算法的收敛速度,也可以通过地理位置对社团分布的影响提高快速社团发现算法的性能.针对存在地理位置聚集性的复杂网络数据,该方法无论在收敛时间还是社团发现结果(Q值)上都有较大提升.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2017(057)006【总页数】7页(P615-621)【关键词】复杂通信网络;社团发现;地理位置;标号传播;力导引【作者】代翔【作者单位】中国西南电子技术研究所,成都610036【正文语种】中文【中图分类】TN921现实世界中存在着大量的网络结构，例如人际关系网络、工作协作网络、传染病传播网络以及新近产生的通信网络和社交网络等。

社会网络研究的发展和趋势社会网络研究是一门学科，它研究人际间的关系，如何形成和演变，以及它们对个体和群体的行为和思维的影响。

自20世纪60年代以来，社会网络研究在学界和实践中都取得了显著的进展。

这篇文章将回顾社会网络研究的发展历程，并分析它未来的发展趋势。

一、社会网络研究的发展历程社会网络研究的起源可以追溯到20世纪30年代的社会学家莫雷诺研究小组互动的工作。

在20世纪50年代和60年代，社会科学的发展促进了社会网络研究的发展。

这时候，社会网络研究主要是定性研究，研究对象也主要是面对面的社交网络。

然而，随着社会科学方法的发展，社会网络研究也开始转向定量研究。

20世纪70年代和80年代，人们开始利用计算机技术和数学方法来分析社交网络。

这些方法包括社会网络分析（SNA）和多重关系分析（MRA）。

同时，在20世纪90年代，互联网的普及和社交媒体的兴起，为社会网络研究带来了新的机遇和挑战。

社会网络研究的对象不再局限于面对面的社交网络，而是扩展到了线上社交网络。

二、社会网络研究的现状如今，社会网络研究已经成为一个跨学科的研究领域，涉及社会学、人类学、心理学、计算机科学和信息科学等多个学科。

社会网络研究的方法和应用也越来越多样化和复杂化。

在方法方面，社会网络分析和多重关系分析仍然是研究社交网络最常用的方法之一。

此外，还有通过问卷调查来获取社交网络数据的方法，另外也有非常新颖的基于众筹与网络资源的缘起融合理论进行研究的书籍，其中讨论很多。

在应用方面，社会网络研究可以帮助我们了解人们如何在社交网络上形成和维护社交关系，如何通过社交网络完成信息传递和知识共享，以及社交网络对行为和思维的影响。

此外，社会网络研究也可以应用到各个领域，如市场营销、组织管理、医疗卫生等领域。

三、社会网络研究的未来趋势未来，社会网络研究将呈现出以下趋势。

首先，社会网络研究将更加注重跨学科的整合。

社会网络研究需要涉及社会科学、计算机科学和信息科学等多个学科，需要多领域的交叉合作。

复杂网络上的群体运动与演化在当今社会，网络成为了人们生活中不可或缺的一部分。

从最初简单的信息传递，到后来的社交媒体，网络已经演化为一个复杂的生态系统。

这个生态系统中，群体运动的出现是一个重要的现象。

群体运动可以是指由一群人发起的集体行动，也可以是指由网络中大量用户共同参与，形成的某种共识。

无论是哪种形式，群体运动都是网络社会中的重要组成部分。

本文将探讨群体运动的成因及其在网络中的演化。

一、群体运动的成因1.1 社会心理学因素人类是社会性动物，社会心理学因素对群体运动的形成起到了重要的作用。

在网络中，人们的关注度往往会被一些热点事件吸引。

一旦某个事件引发了公众情感，就会引发相关群体的关注，形成一种群体共识。

这种共识在网络中往往会得到不断的强化和扩大。

1.2 技术进步的作用随着技术进步，网络在人们生活中的作用越来越大。

社交媒体的出现，让人们可以在网上更加方便地交流、热议。

同时，物联网技术的应用也让网络成为一个更加智能和便捷的生态系统。

这些技术的进步让群体之间更加容易建立联系，并且快速形成共识。

1.3 社会事件的影响社会事件是群体运动的重要成因。

一旦发生某个重大事件，网络中一些参与者可能会积极表态，进而吸引更多人的关注。

社会事件可以是政治性事件、自然灾害事件，也可以是社会问题等。

这种事件的导向极具分化性，极富争议性，甚至可能成为群体运动的导火索。

二、群体运动的演化2.1 群体运动在网络中的传播相比于传统的线下群体运动，网络群体运动具有更广泛的影响力。

网络的无界性，让网络中的群体运动不受地域、时间等因素限制，更容易获得关注和支持。

而且，网络中的群体运动往往采取广播式的传播方式，通过社交媒体等渠道，向更广大的受众传递信息。

2.2 群体运动的互动与反馈网络中的群体运动往往是一种互动的过程。

一方面是群众的互相联系，共同协作争取各自的权益。

另一方面，政府机关、其他群体和网络媒体，也会参与到这个过程中，不断给予反馈和回应。

第5卷第3期　复杂系统与复杂性科学　Vol .5No .32008年9月　C OMP LEX SYSTE M S AND COM P LEX I TY SC I ENCE Sep.2008文章编号:1672-3813(2008)03-0019-24复杂网络中的社团结构李晓佳,张　鹏,狄增如,樊　瑛(北京师范大学管理学院系统科学系,北京100875)摘要:对复杂网络社团结构问题进行了综述。

介绍了无权无向网络中社团结构的定义、探索社团结构的算法及算法的评价标准和检验网络。

重点总结与类比了具有代表性的算法及其在检验网络上得到的结果,并依据这些结果和评价标准对算法进行了评述。

部分地概括了原有算法在加权无向网络中的推广方法。

最后对部分社团结构算法的特点进行了横向的比较,对社团结构与网络功能的研究进行简略介绍,并对社团结构研究的发展做出展望。

关键词:复杂网络;社团结构;聚类中图分类号:N94文献标识码:ACo mm un ity Structure i n Co m plex NetworksL I Xiao 2jia,ZHANG Peng,D I Zeng 2ru,F AN Ying(Depart m ent of Syste m s Science,School of M anage ment,Beijing Nor mal University,Beijing 100875,China )Abstract:Community structure exists widely in most of actual syste m s and net w orks .I nvestigati on on community structure is an i m portant way t o understand both the structure and functi on of net w orks .I n this paper,we revie w main results in the study of community structure in comp lex net w orks .Firstly,we f ocus on the unweighted and undirected net w orks .Definiti ons of community structure and algorith m s that detect communities are intr oduced .Meanwhile s o me measure ments on detecting algorithm s and classical net 2works are listed .The e mphasis of our work is evaluating algorithm s using measure ments and the results f or classical net w orks .Secondly we extend study t o weighted and undirected net w orks .Finally,the com 2paris on of s ome alg orith m s and a brief intr oducti on t o the relati onshi p bet w een community structure and net w ork functi on are given,and p r os pect of study on co mmunity structure in the future is outlined .Key words:comp lex net w orks;community structure;clustering收稿日期:2008-01-23基金项目:国家自然科学基金(70771011)作者简介:李晓佳(1984-),女,江苏人,硕士研究生,主要研究方向为系统工程及复杂网络。

复杂网络中社团发现算法的研究黄蓝会【摘要】基于复杂网络模型,将数据挖掘中的聚类分析方法应用到社团发现中,提出了结合模块度的基于层次聚类的社团发现算法.由层次树得到的社团结构层次清晰,仿真实验证明,利用该算法,当信号传播次数取值为3时社团划分准确度最高.%Based on complex network,clustering analysis method in data mining is applied to the research of community detection.A new measured method for node similarity--node dissimilarity coefficient in multi-subnet composited complex network is proposed.A community detection algorithm in complex network based on hierarchical clustering is proposed.By using this algorithm,community classification derive from the hierarchical tree is very clear.Experiments prove that when the number of signal propagation is 3,high accuracy rate of community classification are received in network.【期刊名称】《微型电脑应用》【年(卷),期】2017(033)010【总页数】2页(P11-12)【关键词】复杂网络;网络聚类;数据挖掘;社团发现【作者】黄蓝会【作者单位】宝鸡文理学院计算机学院,宝鸡721016【正文语种】中文【中图分类】TP311复杂网络是一个涉及数学、统计物理学、计算机科学、生态学、生物学、经济学、社会学、自动控制等众多领域的交叉学科。

社会网络中社团发现及网络演化分析一、本文概述随着信息技术的快速发展，网络科学已经成为研究复杂系统的重要工具。

社会网络作为复杂网络的一种，广泛存在于我们的日常生活之中，如社交网络、科研合作网络、生物网络等。

这些网络中的社团结构，即一组内部节点连接紧密而与其他组节点连接稀疏的节点集合，是理解和分析网络性质和功能的关键。

社团发现不仅能够揭示网络中的结构和功能模块，还能为预测网络行为、优化网络结构提供重要依据。

同时，网络演化分析则能够揭示网络随时间变化的动力学特性，对理解网络的发展和演化机制具有重要意义。

本文旨在探讨社会网络中社团发现及网络演化分析的理论和方法。

我们将介绍社团发现的基本概念和常用算法，包括基于模块度优化的方法、基于链接相似性的方法以及基于动态模型的方法等。

我们将分析这些方法在真实社会网络中的应用案例，展示其在揭示网络结构和功能方面的有效性。

接着，我们将探讨网络演化的基本模型和演化机制，包括网络增长、节点和链接的演化等。

我们将介绍网络演化分析的方法和技术，包括时间序列网络分析、网络动态可视化等，并展示其在理解网络发展和演化机制方面的应用。

二、社团发现的基本理论和方法社团发现是社会网络分析中的一项重要任务，它旨在揭示网络中的紧密连接群体，这些群体通常具有共同的特征或属性。

社团结构反映了网络中节点间的关联性和社区内部的相似性，对于理解网络的功能和动态演化具有重要意义。

社团发现的基本理论基于图论和统计学的原理。

图论提供了描述和分析网络结构的数学工具，如节点、边、度、路径等概念，以及更复杂的网络度量指标，如聚类系数、平均路径长度等。

这些概念和指标为社团发现提供了基础数据和分析框架。

在社团发现的方法上，研究者们提出了多种算法和技术。

其中最常用的是基于模块度优化的方法。

模块度是一个衡量社团结构的指标，它衡量了社团内部节点连接的紧密程度相对于随机情况下的期望连接程度。

通过最大化模块度，可以找到最佳的社团划分方式。

论社会网络的形成与变迁社会网络指的是一组人之间相互连接的关系网络，它们通过社交、交流、共享信息等方式相互交流影响。

社会网络的形成和变迁与整个社会的发展密切相关。

本文将从社会网络的历史和现状入手，探究社会网络形成和变迁的背景、原因以及未来发展趋势。

一、社会网络的历史人类的社会网络起源可以追溯到远古时期，最早的社交网络是通过家族、氏族、村落和部落间的直接接触形成的。

然而，随着时间的推移，人们城市化、国家化以及全球化的进程加剧，社会网络也开始逐渐发生变迁。

16世纪初期，欧洲的人口开始迅速增长。

生产方法的变化和城市化的加速，导致人们离散化并开始形成新的社会网络。

网络的变化进一步加速了文艺复兴和工业革命的成功。

20世纪初，人类大规模使用电话和电报，这极大地促进了社会网络的进一步发展。

更快、更便捷、全球性的交流催生了世界性的社会网络，让人们成为一个全球村庄的居民。

20世纪后期，互联网的出现，使得人们可以使用电子邮件、聊天室、社交媒体、博客、维基百科等网络工具，显著改变了社会网络的面貌。

社会网络的传播方式和传播速度大为改变，从而极大地增强了人类之间的联系和互动。

二、社会网络的现状当前，全球的互联网用户数量已超过40亿人，社交媒体平台成为了人们日常生活中最重要的通讯工具之一。

人们通过社交媒体平台如微信、Facebook、Twitter等来分享自己的生活、意见和观点，与其他人进行交流和互动。

社交网络的兴起也带来了媒体和广告公司等各行各业的转变。

他们逐渐发现，在社交网络上通过给予用户个性化的信息和服务，并利用口碑营销繁荣企业的营销。

社交网络的强大也分化为着急。

一些网络红人通过在社交媒体平台上生产有趣的，有价值的或精致的内容，取得极大的关注和支持。

而其他的人则沉迷于控制的网络，甚至对他们身心的健康造成不良影响。

三、社会网络的变迁社会网络属于一种复杂系统，能够和其他经济社会系统产生有意义的关系。

从这个角度出发，研究社会网络的变迁有利于发现问题并得到合理的解决。

复杂网络的社团结构发现贾宁宁;封筠【摘要】社团结构是复杂网络的一个重要拓扑特征,社团结构发现是研究复杂网络的一个基础性问题,近十年来得到了广泛的关注.本文概要了非重叠社团发现的典型算法,较全面地归纳分析了重叠社团发现算法.并指出了社团发现研究尚存在的一些问题和进一步的研究方向.【期刊名称】《河北省科学院学报》【年(卷),期】2013(030)002【总页数】5页(P54-57,74)【关键词】复杂网络;社团发现;重叠社团【作者】贾宁宁;封筠【作者单位】石家庄铁道大学信息科学与技术学院,河北石家庄050043;石家庄铁道大学信息科学与技术学院,河北石家庄050043【正文语种】中文【中图分类】TP393复杂网络是由数量巨大的节点和节点之间错综复杂的连边共同构成的网络，可以刻画Internet网、交通网、生物信息网、社会交往关系网等等实际系统。

社团结构是复杂网络的一个重要拓扑特征，2002年Girvan等提出了社团结构的概念，指出社团内部结构紧密，社团间结构稀疏［2］。

揭示复杂网络中的社团结构并对其进行分析是了解现实生活中各种网络组织结构的一种重要途径。

根据节点是否属于且仅属于一个社团可将社团分为非重叠社团和重叠社团。

本文从社团结构发现的历程角度列出了非重叠社团发现的典型算法，较全面地归纳总结了重叠社团发现算法，并指出了未来新的研究方向。

1 非重叠社团发现技术复杂网络社团分析早期的研究始于非重叠社团发现，主要是通过发现有效算法，找到网络中相互独立的社团。

目前最具有代表性的非重叠社团发现方法有计算机科学中的图分割方法、社会学领域中的层次聚类方法和GN 算法。

1.1 图分割方法图形分割方法最初用于解决并行计算问题，通常情况下，找到这类分割方法是个NP 难题。

随着图的规模不断增大精确解越难得到，但是在试探性算法下可以得到满意解。

基于Laplace矩阵的传统谱平分法［1］是典型的试探性算法。

该算法的理论基础是同一社团节点对应的Laplace矩阵特征向量的分量较接近。

复杂网络演化的自组织现象outline◆复杂网络的基本理论1.复杂网络的定义2.复杂网络研究简史3.复杂网络研究现状4.复杂网络的研究对象5.一些实际的复杂网络系统6.复杂网络的拓扑性质7.复杂网络的静态几何量8.复杂网络的特征9.复杂网络的重要特征10.网络拓扑的基本模型及其性质规则网络、随机网络、Small World网络、Scale Free网络（重点）等◆复杂网络演化的自组织理论1.SF网络及其模型构造算法2.无标度网络中的无标度3.为什么无标度网络的度分布满足幂律分布？4.SF网络符合SOC的条件5.复杂网络的网络拓扑熵和标准结构熵6.复杂网络的自组织演化的表现7.复杂系统、复杂网络自相似结构的涌现规律的统一复杂网络（complex network)•定义：复杂网络是指大量具有紧密联系和彼此间相互作用的单元所组成的网络。

•网络化的研究方法将现实复杂系统中的研究对象的元素抽象为节点（vertice)，将元素之间的关系抽象为网络中的边(edge).•复杂网络已经成为一门新兴的交叉学科。

从自然界到人类社会,从物理科学到生命科学, 从自然科学到社会科学,以至技术科学、工程技术等众多领域, 网络科学普遍受到了空前的关注和广泛重视, 具有广泛的应用和发展前景.•复杂网络被称为“网络的新科学”（new science of network）.复杂网络研究简史•从七桥问题谈起（1736年欧拉）•随机图理论（1959年Erdos和Renyi ）•小世界实验（1967年Milgram)•弱连接的强度（1973年Granoveretter)•小世界模型（1998年Watts和Strogatz ）•无标度网络（1999年Barabási 和Albert）复杂网络的研究现状1.复杂网络作为复杂系统研究领域的一个分支，近年来得到科学界前所未有的关注，网络研究的新成果不断地在一些学术刊物上发表。

2.近10 年来迅猛发展起来的复杂网络理论为研究复杂性与复杂系统科学提供了一个重要支撑点, 它高度概括了复杂系统的重要特征, 无论是在理论还是在应用方面都具有很强的生命力, 而且在各个方面都得到了很大发展.3.复杂网络的研究成为了近10 年来全世界不同学科（包括力学、物理、生物、系统控制、工程技术、经济、社会、军事等）科学家研究的热点课题。