基于复杂网络的社团结构分析_以四川大学蓝色星空为例

基于复杂网络的社交网络结构分析研究社交网络已经成为现代人们生活中不可或缺的一部分，随着社交网络用户数量的不断增多，对社交网络的研究也日益重要。

复杂网络理论可以用来研究社交网络的结构和特性，从而更好地理解和优化社交网络服务。

本文将介绍基于复杂网络的社交网络结构分析研究的主要内容和方法。

一、社交网络的基本结构社交网络可以看作是由结点和边组成的图，其中每个结点代表一个用户，每条边代表两个用户之间的关系。

社交网络具有以下几种基本结构：1.星形结构星形结构是指以一个结点为中心，其他结点都与其相连的冗余结构。

这种结构容易形成在 Twitter 和 Instagram 等社交网络中，通常代表着受欢迎的用户。

2.圈子结构圈子结构是指多个用户之间形成一个封闭的小团体，圈子内部关系紧密，圈子之间的联系相对较少。

Facebook 就是一个典型的例子，用户可以加入不同的朋友圈，每个圈子内部关系相对独立。

3.小世界结构小世界结构是指社交网络中大部分用户都与自己认识的人有联系，但也存在少数的“跨世界联系”，从而形成小世界现象。

例如，在 LinkedIn 上，一个人可以通过朋友的联系链找到一个完全陌生的人。

二、社交网络的度分布度分布是指社交网络中每个结点的度数分布特征。

在一个社交网络中，具有较高度数的结点称为“中心节点”，而度数较低的结点则是“边缘节点”。

度分布直观地展示了社交网络中各个节点的连接特性，是社交网络关键结构的刻画。

在大多数社交网络中，度分布都呈现出具有幂律分布的特征，即高度数结点很少，而低度数结点数量则很大。

例如，在 Twitter 上，只有极少数的明星或名人拥有大量的粉丝，而绝大多数普通用户只有少数几个粉丝。

三、社交网络的聚集系数聚集系数用于衡量社交网络中群组之间联系紧密度的度量值。

聚集系数取值范围一般在 0 到 1 之间，表示一个社交网络中的群组联系越紧密，越容易形成一个聚集系数接近 1 的社群。

通过计算每个结点的聚集系数，并求取平均聚集系数，可以得到整个社交网络的聚集系数。

实验三复杂网络的社团划分
a=[0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0;
1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0;
1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0;
1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
说明：
1、实验目的要写清楚为什么要做这个实验，其目的是什么，做完这个实验要达到什么
结果，实验的注意事项是什么等；
2、实验题目一栏要填写清楚具体的实验题目；
3、实验原理要将实验所涉及的基础理论、算法原理详尽列出；
4、实验内容列出实验的实施方案、步骤、数据准备、算法流程图以及可能用到的实验
设备（硬件和软件）；
5、实验结果应包括实验的原始数据、中间结果及最终结果，复杂的结果可用表格或图
形形式实现，较为简单的结果可以与实验结果分析合并出现；
6、实验结果分析要对实验的结果进行认真的分析，进一步明确实验所涉及的算法的优
缺点和使用范围，要求实验结果应能在计算机上实现或演示，由实验者独立编程实现，程序清单以附录的形式给出；
7、报告填写用“宋体”（小四）格式字体。

《基于派系定义的社团划分模型及算法》篇一一、引言社团划分是复杂网络分析中的一项重要任务，旨在识别网络中具有相似性质或属性的节点群体。

基于派系定义的社团划分模型及算法，是一种有效的社团划分方法。

本文将介绍基于派系定义的社团划分模型及算法的原理、应用及优缺点，并通过实例分析其在实际网络中的应用效果。

二、派系定义及社团划分模型派系是指网络中一组紧密相连的节点，具有较高的内部连接密度和较低的外部连接密度。

基于派系定义的社团划分模型，是将网络中的节点划分为若干个派系，每个派系内的节点具有较高的相似性，而不同派系之间的节点相似性较低。

该模型通过计算节点间的相似性，将相似性较高的节点归为同一派系。

具体步骤如下：1. 计算网络中所有节点间的相似性，得到相似性矩阵；2. 根据相似性矩阵，识别网络中的派系；3. 将相似性较高的节点归为同一派系，形成社团划分结果。

三、算法实现基于派系定义的社团划分算法，可以采用多种算法实现，如贪婪算法、谱聚类算法、标签传播算法等。

其中，贪婪算法是一种常用的算法，其基本思想是在每次迭代中选择当前最优的划分方案，直到达到停止条件。

具体实现步骤如下：1. 初始化相似性矩阵；2. 采用贪婪算法或其他聚类算法，根据相似性矩阵识别网络中的派系；3. 根据派系间的连接关系，将相似性较高的派系合并为同一社团；4. 输出社团划分结果。

四、应用及实例分析基于派系定义的社团划分模型及算法在社交网络、生物网络、互联网等领域有着广泛的应用。

以社交网络为例，可以通过该模型及算法识别出具有相似兴趣爱好的用户群体，为社交媒体平台提供更好的服务推荐和广告投放策略。

以一个实际的社交网络为例，采用基于派系定义的社团划分模型及算法进行社团划分。

首先，计算网络中所有节点间的相似性，得到相似性矩阵。

然后，采用贪婪算法识别网络中的派系，并将相似性较高的派系合并为同一社团。

最后，得到社团划分结果。

通过对划分结果的统计分析，可以发现不同社团的用户具有明显的兴趣爱好差异，可以为社交媒体平台提供更有针对性的服务推荐和广告投放策略。

复杂网络中的社团结构分析算法研究综述
解;汪小帆
【期刊名称】《复杂系统与复杂性科学》
【年(卷),期】2005(002)003
【摘要】许多实际网络中都存在着社团结构.为了寻找大规模复杂网络中的社团结构,人们提出了很多算法.本文综述了近几年来比较有代表性的一些算法.首先介绍了计算机科学中最有名的谱平分法和Kernighan-Lin算法,然后介绍了社会学中具有代表性的分裂算法和凝聚算法,并着重分析了最新提出来的一种寻找网络中彼此重叠的社团结构的派系过滤算法.最后指出了进一步的研究方向.
【总页数】12页(P1-12)
【作者】解;汪小帆
【作者单位】上海交通大学自动化系,上海,200240;上海交通大学自动化系,上海,200240
【正文语种】中文
【中图分类】N94;TP393
【相关文献】
1.复杂网络重叠社团检测算法研究综述 [J], 李欢;莫欣岳
2.复杂网络中基于WCC的并行可扩展社团挖掘算法 [J], 亚森·艾则孜;李卫平;郭文强
3.复杂网络中社团发现算法的研究 [J], 黄蓝会
4.运筹学在复杂网络社团结构分析中的应用 [J], 章祥荪
5.复杂网络中的社团发现算法综述 [J], 李辉;陈福才;张建朋;吴铮;李邵梅;黄瑞阳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

复杂网络中的社团结构
李晓佳;张鹏;狄增如;樊瑛
【期刊名称】《复杂系统与复杂性科学》
【年(卷),期】2008(005)003
【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.
【总页数】24页(P19-42)
【作者】李晓佳;张鹏;狄增如;樊瑛
【作者单位】北京师范大学管理学院系统科学系,北京,100875;北京师范大学管理学院系统科学系,北京,100875;北京师范大学管理学院系统科学系,北京,100875;北京师范大学管理学院系统科学系,北京,100875
【正文语种】中文
【中图分类】N94
【相关文献】
1.复杂网络中的社团结构发现方法 [J], 邓智龙;淦文燕
2.复杂网络中社团结构划分的快速分裂算法 [J], 张聪;沈惠璋;李峰
3.复杂网络中的邻域重叠社团结构探测 [J], 马磊
4.复杂网络中社团结构算法的综述 [J], 吴悠
5.复杂网络中社团结构的快速探测方法 [J], 贾宗维;崔军;王晓芳
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《基于派系定义的社团划分模型及算法》篇一一、引言社团划分是网络分析中一个重要的研究方向，其目的是将网络中的节点划分为不同的社团或派系。

这些社团或派系通常是由具有相似属性或相似关系的节点组成的集合。

随着复杂网络理论的发展，基于派系定义的社团划分模型及算法已经得到了广泛的研究和应用。

本文将首先对相关概念进行介绍，然后提出一种基于派系定义的社团划分模型及算法，并对其性能进行评估。

二、相关概念及背景1. 派系定义：在网络中，派系通常是指一组相互之间具有强连接关系的节点集合，且与其他节点集合的连接关系较弱。

2. 社团划分：将网络中的节点划分为不同的社团或派系，使得同一社团内的节点具有较高的相似性或紧密性。

3. 常见社团划分算法：包括基于层次聚类的算法、基于模块度优化的算法、基于谱分析的算法等。

三、基于派系定义的社团划分模型本文提出一种基于派系定义的社团划分模型，该模型包括以下步骤：1. 构建网络拓扑结构：根据实际需求，收集网络中的节点和边的信息，构建网络拓扑结构。

2. 计算节点间相似性：利用节点间的连接关系、属性信息等，计算节点间的相似性。

3. 识别初始派系：根据相似性阈值，将具有较高相似性的节点划分为一个派系。

4. 扩展派系：在已识别的派系基础上，通过迭代的方式，逐步扩展派系，将与当前派系具有较强连接关系的节点加入到该派系中。

5. 确定社团划分结果：当满足一定条件（如迭代次数、派系间连接关系等）时，停止扩展派系，得到最终的社团划分结果。

四、算法实现及性能评估1. 算法实现：本文提出的社团划分算法可采用多种编程语言实现，如Python、C++等。

具体实现过程中，需要利用图论、矩阵运算等知识。

2. 性能评估指标：为了评估算法的性能，可以采用以下指标：（1）模块度（Modularity）：衡量社团结构的紧密程度和清晰度；（2）派系纯度（Clique Purity）：衡量每个社团内节点的相似性程度；（3）计算效率：评估算法的计算时间和空间复杂度；（4）准确性：评估算法识别出的社团与实际情况的一致性。

复杂网络中的社团结构探测和应用研究随着人类社会的发展和科技的进步，人类之间的联系变得越来越复杂，网络的出现更是让人类社会变得紧密而复杂。

在网络中，每个节点代表着一个实体，节点之间的联系则代表着这些实体的关系。

如何解析这些关系并揭示网络中的规律，就成为了网络科学的一个重要研究课题。

社团结构探测是网络科学中的一个重要研究方向，它研究的是如何将一个大的网络划分为若干个较小的群体（即社团），每个社团内部的节点之间联系紧密，而不同社团之间节点之间联系相对松散。

社团结构探测在生物学、社交网络、传播学及其他领域都有重要应用。

一、社团结构探测算法在网络中，一个节点的度数代表着与该节点直接相连的节点数。

一个社团则可以定义为一个节点集合，该集合中的节点之间具有密集的联系，而这种联系则表现为社团内部节点的度数较大。

社团结构探测算法的目的就是找到这些社团，并将它们划分出来。

社团结构探测算法可以分为基于聚类的算法、基于模型的算法和基于优化的算法等几类。

1. 基于聚类的算法基于聚类的算法通常采用类似于K-Means的方法来划分社团。

最简单的算法是一种贪心算法，即从一个起始点出发，沿着连接的边逐步地把最邻近的节点加入社团中，直到一个社团被完全发现。

然后，在不同的起始点上重复这一过程，以便找到尽可能多的不同社团。

这种方法的缺陷在于其聚类的结果往往非常依赖于起始节点的选择，可能存在很大的随机性。

2. 基于模型的算法基于模型的算法则采用概率模型来对节点之间的联系进行描述，并根据模型来划分社团。

一个经典的基于模型的算法是层次化贝叶斯方法。

该方法首先假设网络中所有节点都分属于若干个社团之中，然后结合模型选择算法，寻找最优划分，将各个节点排成一颗树状结构。

最终，可以通过剪枝来决定社团的数量。

3. 基于优化的算法基于优化的算法则将社团划分问题转化为一个优化问题，并将寻找最优解的过程表示为一个涉及分割的图形优化问题。

经典的基于优化的算法包括模拟退火算法、遗传算法、贪心算法等。

复杂网络中社团结构算法的综述作者：吴悠来源：《科技视界》2014年第14期【摘要】社团结构是复杂网络重要特征之一。

本文综述了三种比较有代表性的算法，Kernighan-Lin算法，谱平分法和GN算法；比较了他们的优缺点。

【关键词】复杂网络；社团结构；Kernighan-Lin算法；谱平分法；GN算法0 引言随着对网络性质的物理意义和数学特性的深入研究，人们发现许多实际网络都具有一个共同性质，即社团结构。

近年来，社团结构分析在生物学、计算机图形学和社会学中都有广泛的应用[2]。

目前关于复杂网络中社团结构算法的研究有很多，本文将介绍几种有代表性的方法。

1 Kernighan-Lin 算法1.1 方法概述Kernighan-Lin算法是一种试探优化法。

它是一种基于贪婪算法原理将网络划分为两个大小已知的社团的二分法。

1.2 实现过程及应用[3]K-L算法可以描述为：首先，将网络的节点随机地划分为已知大小的两个社团。

在此基础上，考虑所有可能的节点对，其中每个节点对的节点分别来自两个社团。

对每个节点对，如果交换这两个节点的话，计算可能得到Q的增益Q=Q交换前-Q交换后，然后交换最大的△Q对应的节点对，同时记录交换后的Q值。

规定每个节点只能交换一次。

重复这个交换过程，直到某个社团内所有的节点都被交换一次为止。

需要注意的是，在节点对交换的过程中，Q值并不一定是单调增加的。

不过，即使某一步的交换会使Q值有所下降，也仍然可能在其后的步骤中出现一个更大的Q值。

当交换完毕后，便找到上述交换过程中所记录的最大Q值。

这时对应的社团结构就认为是该网络实际的社团结构。

1.3 评价该方法存在一个严重的缺陷，即必须事先知道该网络的两个社团大小分别是多少，否则就很可能不会得到正确的答案。

K-L算法的这个缺陷使得它在实际网络分析中难以应用。

而且，即使解决了这个问题，它仍然面临着如何事先知道网络社团数目，以确定二分法要重复到哪一步停止的问题。

《基于派系定义的社团划分模型及算法》篇一一、引言在社交网络中，社团结构是一个非常重要的概念。

它可以帮助我们更好地理解网络中的组织结构、信息传播以及社交行为等。

基于派系定义的社团划分模型及算法是近年来研究社交网络的重要方法之一。

本文将介绍基于派系定义的社团划分模型及算法的原理、特点、应用等方面，并通过一个实例来展示其在实际应用中的效果。

二、派系定义及社团划分模型派系是指在网络中一组紧密相连的节点，它们之间存在较为密集的连接关系。

在社交网络中，派系可以代表一个社团或群体。

基于派系定义的社团划分模型是将网络中的节点划分为不同的派系，进而形成不同的社团。

这种模型假设，具有相似兴趣爱好、行为习惯等特征的节点更可能属于同一个派系或社团。

社团划分的过程可以通过一系列算法来实现。

常见的算法包括层次聚类算法、谱聚类算法、基于模块度优化的算法等。

基于派系定义的社团划分模型通常采用基于模块度优化的算法，该算法通过计算不同划分方案下的模块度，找到最优的社团划分方案。

三、算法流程基于派系定义的社团划分算法流程主要包括以下步骤：1. 构建网络拓扑结构：根据社交网络中的节点和边，构建出网络的拓扑结构。

2. 计算节点间的相似度：通过计算节点间的连边数量、节点属性相似度等方式，得出节点间的相似度矩阵。

3. 提取派系：根据相似度矩阵，使用某种算法（如K-clique 算法）提取出网络中的派系。

4. 社团划分：将提取出的派系进行合并或拆分，形成不同的社团。

这一步通常需要根据模块度优化的原则进行。

5. 结果评估：对划分的社团结果进行评估，常用的评估指标包括模块度、轮廓系数等。

四、特点及应用基于派系定义的社团划分模型及算法具有以下特点：1. 考虑了节点的局部连接关系，能够发现网络中的小规模社群；2. 通过模块度优化原则进行社团划分，使得结果更具合理性和可信度；3. 可用于处理大规模社交网络，具有良好的扩展性。

基于派系定义的社团划分模型及算法在社交网络分析、信息传播、舆情分析等领域具有广泛的应用价值。

复杂网络中的社团结构研究复杂网络（Complex Network），在近年来的学术界和实际应用中得到了广泛的关注和认可。

不同于传统的线性或树状结构的网络，复杂网络呈现出高度的非线性性、多样性和不确定性。

复杂网络的结构具有高度的复杂性，因此需要研究和分析其中的各种属性，其中社团结构是一个重要的研究方向。

社团结构（Community Structure）是指在一个网络中，一个或多个紧密连接的节点或子网络，这些节点或子网络之间相对独立，而相对于整个网络来说则是松散的联系。

社团结构的研究可以帮助我们了解网络中不同的节点之间的依赖关系，以及节点之间的相互作用，从而更好地理解网络中的蕴含的各种现象和规律。

社团结构的研究是一项复杂的任务，需要考虑网络的结构、节点之间的连接、节点的属性和节点的演化等多种因素。

目前，社团结构的研究已经在社交网络、互联网、生物网络等领域得到了广泛的应用。

例如，在社交网络中，研究社团结构可以帮助我们更好地理解人际关系的形成和互动规律；在生物网络中，研究社团结构可以帮助我们更好地理解基因之间的相互作用和调控机制。

社团结构的研究方法有很多，其中比较常见的方法包括基于连通性的方法、基于谱的方法、基于最小割的方法和基于模块化的方法等。

这些方法都具有各自的优缺点，在具体应用时需要根据需求和实际情况进行选择。

基于连通性的方法通过度量网络中节点的连通性，将节点按照其连接程度来划分不同的社团。

这种方法简单直观，但是容易受到节点度分布的影响，对于网络中节点密度较大的情况，效果可能会不太理想。

基于谱的方法则通过对网络的拉普拉斯矩阵进行特征分解，得到网络中的特征向量，从而将节点划分到不同的社团中。

这种方法可以较好地解决节点密度较大的情况，但是当节点数量较大时，计算成本也会相应增加。

基于最小割的方法则是将网络分成两个部分，通过不断迭代割掉使得割掉的两部分成为两个社团的连边，最终达到将网络划分成多个社团的目的。

复杂网络重叠社团结构的发现及在情报信息领域的应用
张聪;沈惠璋
【期刊名称】《情报学报》
【年(卷),期】2012(31)7
【摘要】在谱映射的基础上，根据节点到社团的谱映射距离提出了节点的重叠度函数，能够准确地衡量节点与各社团的连接紧密程度，以此得到复杂网络的重叠社团结构。

进一步由于经典NG模块度无法衡量重叠社团结构，对表现模块度做了改进，使其不仅能够衡量重叠社团结构的优劣，而且能够应用于现实世界中存在的大量稀疏网络，选择粒度适中的社团结构。

最后通过在引文网络和科研合作网络上的应用，与NG模块度和表现模块度对比验证了改进表现模块度和重叠度函数的可行性和有效性。

【总页数】7页(P730-736)
【关键词】复杂网络;引文网络;科研合作网络;社团结构;模块度;谱方法
【作者】张聪;沈惠璋
【作者单位】上海交通大学安泰经济与管理学院,上海200052
【正文语种】中文
【中图分类】G350
【相关文献】
1.复杂网络中的邻域重叠社团结构探测 [J], 马磊
2.复杂网络中重叠社团发现的算法探讨 [J], 屈丽娟;屈宝强;王玙
3.基于复杂网络重叠社团发现的微博话题检测 [J], 尹兰;程飞;任亚峰;姬东鸿
4.基于引文网络重叠社团发现的图书情报领域学科主题结构分析 [J], 王伟;杨建林
5.基于FCM的复杂网络重叠社团结构发现算法 [J], 潘惠勇;王鹏;张慧乐
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复杂网络中的社团结构的开题报告题目：复杂网络中的社团结构分析一、题目背景随着互联网的普及和应用的发展，网络成为了人们日常交流、信息获取的重要平台，网络与实际生活的联系愈发紧密。

网络中的节点和连接具有高度的复杂性，如何深入分析复杂网络的结构和特征已成为网络科学与社会科学等相应领域的研究热点。

社团结构是复杂网络研究中的一个重要概念。

社团是指在一个复杂网络中由节点之间的稠密连接所构成的一个子图。

社团内部节点的连接密度远高于与外部的连接密度，即形成了“紧密而稠密”的小团体。

在实际生活和现实应用中，社团结构不仅能够帮助我们了解网络中的关系和信息，还可以应用在社交网络分析、新闻分析、生物信息等诸多领域中。

二、研究内容该课题旨在探究复杂网络中的社团结构，具体研究内容如下：1. 复杂网络的基础知识：包括节点、边、度、密度、中心性等概念，以及常见的网络模型和算法等。

2. 社团结构分析方法：介绍社团结构分析的基本方法，如模块度、团块发现和谱聚类等算法，以及相应的评估指标。

3. 社团结构实际应用：探究社团结构在实际生活和应用中的具体应用，例如社交网络中的朋友圈分析、新闻分析中的主题聚类、生物信息学中基因调控网络的分析等。

三、研究意义通过对复杂网络中的社团结构进行深入研究，可以对网络中的节点和边进行更为全面和深入的分析，可以更好地了解社会的组织结构和信息传播等现象，有助于在社会、生物和信息科学等领域进一步提升我们的研究水平。

四、研究方法通过文献综述和分析研究已有的社团结构分析算法和工具，结合实际网络数据进行实验与验证，基于Python等编程语言，探究复杂网络中的社团结构对于实际问题的应用价值。

五、预期结果预计通过对复杂网络中社团结构的深入研究，能够对社团结构的分析方法提供更为完善和系统化的总结和评估，能够探究社团在实际问题中的应用，并对社团结构的应用模型和算法进行改进和优化。

《基于派系定义的社团划分模型及算法》篇一一、引言在社交网络中，社团结构是指由一组紧密连接的节点形成的群体。

对社团结构的分析，可以帮助我们理解网络中节点的相互关系及其属性。

随着大数据和图论的发展，社团划分逐渐成为复杂网络研究的一个重要方向。

基于派系定义的社团划分模型及算法是一种常用的社团划分方法，它通过对派系（一组互相之间存在两两连接的所有节点的子图）的挖掘和划分来分析网络的社团结构。

本文旨在详细阐述基于派系定义的社团划分模型及算法。

二、相关概念及理论基础（一）派系定义派系是社交网络中的一个重要概念，它指的是一组互相之间存在两两连接的节点。

在一个图中，每个派系可以视为一个全连接子图，这些子图彼此之间并不直接连接，形成一种稀疏性强的社团结构。

（二）派系检测方法基于派系的社团划分首先需要对派系进行检测。

常用的派系检测方法包括搜索算法和邻接矩阵法等。

其中，搜索算法的思路是通过搜索算法遍历图中的所有节点和边来找出所有的派系；邻接矩阵法则利用矩阵来计算各节点间的距离并据此确定各节点的关系。

三、基于派系定义的社团划分模型（一）模型构建基于派系定义的社团划分模型主要是通过检测网络中的派系并依据其性质进行社团划分。

具体而言，该模型首先利用上述的派系检测方法找出网络中的所有派系；然后根据各派系的节点数、边数等特征对它们进行分类和划分；最后根据这些派系的相互关系和连接情况来划分出不同的社团。

（二）模型特点基于派系定义的社团划分模型具有以下特点：首先，该模型可以有效地识别出网络中的密集子图，即各派系；其次，该模型通过分析各派系的特征以及它们之间的连接关系，能够准确地进行社团划分；最后，该模型对噪声数据具有较好的容忍度，因为它的社团划分主要是依据网络中的高密度连接结构，而不是单纯依赖于节点间的局部信息。

四、基于派系定义的社团划分算法（一）算法步骤基于派系定义的社团划分算法主要包括以下步骤：首先，使用上述的派系检测方法找出网络中的所有派系；其次，根据各派系的特征（如节点数、边数等）进行初步分类和划分；然后，根据各派系之间的连接关系和相互影响进行进一步的社团划分；最后，输出最终的社团划分结果。

《基于派系定义的社团划分模型及算法》篇一一、引言在现实生活和工作中，社团或派系是人们按照某种共同特征或兴趣自发形成的组织。

为了更好地理解和利用这些社团结构，我们提出了一种基于派系定义的社团划分模型及算法。

该模型旨在从复杂网络中提取社团结构，并通过对派系的定义和划分，为后续的社交网络分析、社区发现等提供基础。

二、派系定义派系是指在网络中具有相似行为或属性的节点集合。

在本文中，我们定义派系为网络中一组紧密相连的节点，这些节点在某种特征上具有相似性，且与其他非派系节点的连接相对稀疏。

三、社团划分模型我们的社团划分模型基于派系定义，主要分为以下步骤：1. 节点相似性度量：首先，我们根据节点的属性、行为等信息计算节点之间的相似性。

这一步骤的目的是为了找到具有相似特征或兴趣的节点。

2. 派系识别：在得到节点相似性度量后，我们通过设定阈值等方式识别出网络中的派系。

这些派系在网络中具有较高的内聚性，即内部节点之间的连接较为紧密。

3. 社团划分：在识别出派系后，我们将相似的派系归为同一社团。

这一步骤的目的是将具有共同特征或兴趣的节点组合在一起，形成具有明确边界的社团。

四、算法实现基于上述模型，我们提出了一种基于派系的社团划分算法。

该算法主要分为以下几步：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、去重、标准化等操作，以便后续分析。

2. 计算节点相似性：利用各种相似性度量方法（如余弦相似性、皮尔逊相关性等）计算节点之间的相似性。

3. 派系识别：通过设定阈值等方式识别出网络中的派系。

这一步骤可以采用各种社区发现算法（如谱聚类、模块度优化等）。

4. 社团划分：将识别出的派系进行合并和调整，形成具有明确边界的社团。

这一步骤可以通过层次聚类、图割等方法实现。

5. 结果评估：对划分结果进行评估，可以采用模块度、轮廓系数等指标来衡量社团划分的准确性和有效性。

五、实验与分析我们采用真实世界的社交网络数据集进行实验，验证了我们的模型和算法的有效性。

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。

一种基于超网络视角的复杂网络社团区划算法WU Peng;WANG Heng-shan;LIU Qi【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2014(31)2【摘要】Community structure is one of the most important and basic topologic properties of complex network. The rational division of community structure in complex network is the main purpose of the complex network’s community division research. This paper mainly%社团结构是复杂网络最普遍和最重要的属性之一，复杂网络的社团区划研究就是要合理地划分出复杂网络中真实存在的社团结构。

主要将超网络的思想及理论方法应用于复杂网络的社团区划研究，针对当前GN算法的一些不足，从超网络视角出发，结合标准化程度中心性理论方法，构建了一种新的复杂网络社团区划算法，通过算例对新算法进行了验证与分析。

实验结果表明，与GN算法相比，新算法在区划结果上有所改进和完善。

【总页数】4页(P354-357)【作者】WU Peng;WANG Heng-shan;LIU Qi【作者单位】School of Management，University of Shanghai for Science & Technology，Shanghai 200093，China;Software College，Henan University，Kaifeng 475001;School of Management，University of Shanghai for Science & Technology，Shanghai 200093，China;Tongji University，Shanghai 200093，China【正文语种】中文【中图分类】TP301.6;TP393【相关文献】1.复杂网络的一种快速局部社团划分算法 [J], 解;汪小帆2.一种基于节点特征向量的复杂网络社团发现算法 [J], 陆亿红;张振宁;杨雄3.一种基于四元加权消减的复杂网络社团划分算法 [J], 邢雪;马杰良;安莉莉4.一种基于熵的超网络重叠社团检测算法 [J], 李阳5.基于社团密合度的复杂网络社团发现算法 [J], CHEN Dong-ming;WANG Yun-kai;HUANG Xin-yu;WANG Dong-qi因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。