原文:模块度与Louvain社区发现算法

Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 模块度 Modularity 模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法,它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数只差,它的取值范围是 , ,其定义如下: Q frac m sum i,j A ij frac k ik j m delta ...

2015-11-07 23:33 10 25279 推荐指数:

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模块Louvain社区发现算法

转自:感谢分享!https://zhuanlan.zhihu.com/p/29380602 详细解释见: www.cnblogs.com/fengfenggirl Louvain算法其实是基于层次聚类的,图聚类。层次聚类依据是类间距更大,Louvain算法图聚类依据是模块(公式在下方 ...

Thu Oct 26 22:50:00 CST 2017 0 7316
Louvain社区发现算法

Louvain算法主要针对文献[1]的一种实现,它是一种基于模块的图算法模型,与普通的基于模块模块增益不同的是,该算法速度很快,而且对一些点多边少的图,进行聚类效果特别明显,本文用的画图工具是Gephi,从画图的效果来说,提升是很明显的。 文本没有权威,仅是个人工 ...

Fri Jan 02 07:38:00 CST 2015 7 20850
社区发现SLPA算法

社区(community)定义:同一社区内的节点与节点之间关系紧密,而社区社区之间的关系稀疏。 设图G=G(V,E),所谓社区发现是指在图G中确定nc(>=1)个社区C={C1,C2,...,Cnv},使得各社区的顶点集合构成V的一个覆盖。 若任意两个社区的顶点集合的交际均为空,则称C ...

Mon Jul 11 23:20:00 CST 2016 1 3931
社区发现算法总结(一)

在做东西的时候用到了社区发现算法,因此查找了好多人的文章,发现一个不错的总结,先转载过来 原文出处http://blog.csdn.net/aspirinvagrant/article/details/45577033 在社区发现算法中,几乎不可能先确定社区的数目,于是,必须有一种度量 ...

Mon Jan 09 02:46:00 CST 2017 0 16859
社区发现算法总结(二)

原文出处 http://blog.csdn.net/aspirinvagrant/article/details/45823329 派系过滤CPM方法(clique percolation method)用于发现重叠社区,派系(clique)是任意两点都相连的顶点的集合,即完全子图 ...

Tue Jan 10 17:25:00 CST 2017 0 11220
并行计算:并行Louvain社区检测算法

因为在我最近的科研中需要用到分布式的社区检测(也称为图聚类(graph clustering))算法,专门去查找了相关文献对其进行了学习。下面我们就以这篇论文IPDPS2018的文章[1]为例介绍并行社区检测算法。 关于基本的单机/串行社区检测算法,大家可以参考我的另一篇博客《图数据挖掘:社区 ...

Mon Dec 13 06:42:00 CST 2021 3 1217
社区发现算法综述

近期想对社区发现领域进行一下简单研究,看到一篇不错的文章,文章是根据国防科大骆志刚教授的论文《复杂网络社团发现算法研究新进展》整理的,主要是对社区发现的一些算法进行简单分析。 一、基于模块优化的社团发现算法,也就是优化模块Q值的一部分算法。Q值是由Newman在2004年的论文 ...

Tue Jan 08 19:18:00 CST 2013 0 2975
图计算:社区发现算法

  社区划分问题大多基于这样一个假设:同一社区内部的节点连接较为紧密,社区之间的节点连接较为稀疏。因此,社区发现本质上就是网络中结构紧密的节点的聚类。   从这个角度来说,这跟聚类算法一样,社区划分问题主要有两种思路: (1)凝聚方法(agglomerative ...

Wed Nov 28 00:53:00 CST 2018 0 4732
 
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