轉自:感謝分享!https://zhuanlan.zhihu.com/p/29380602 詳細解釋見: www.cnblogs.com/fengfenggirl Louvain算法其實是基於層次聚類的,圖聚類。層次聚類依據是類間距更大,Louvain算法圖聚類依據是模塊度(公式在下方 ...
Louvain算法是基於模塊度的社區發現算法,該算法在效率和效果上都表現較好,並且能夠發現層次性的社區結構,其優化目標是最大化整個社區網絡的模塊度。 模塊度 Modularity 模塊度是評估一個社區網絡划分好壞的度量方法,它的物理含義是社區內節點的連邊數與隨機情況下的邊數只差,它的取值范圍是 , ,其定義如下: Q frac m sum i,j A ij frac k ik j m delta ...
2015-11-07 23:33 10 25279 推薦指數:
轉自:感謝分享!https://zhuanlan.zhihu.com/p/29380602 詳細解釋見: www.cnblogs.com/fengfenggirl Louvain算法其實是基於層次聚類的,圖聚類。層次聚類依據是類間距更大,Louvain算法圖聚類依據是模塊度(公式在下方 ...
Louvain算法主要針對文獻[1]的一種實現,它是一種基於模塊度的圖算法模型,與普通的基於模塊度和模塊度增益不同的是,該算法速度很快,而且對一些點多邊少的圖,進行聚類效果特別明顯,本文用的畫圖工具是Gephi,從畫圖的效果來說,提升是很明顯的。 文本沒有權威,僅是個人工 ...
社區(community)定義:同一社區內的節點與節點之間關系緊密,而社區與社區之間的關系稀疏。 設圖G=G(V,E),所謂社區發現是指在圖G中確定nc(>=1)個社區C={C1,C2,...,Cnv},使得各社區的頂點集合構成V的一個覆蓋。 若任意兩個社區的頂點集合的交際均為空,則稱C ...
在做東西的時候用到了社區發現的算法,因此查找了好多人的文章,發現一個不錯的總結,先轉載過來 原文出處http://blog.csdn.net/aspirinvagrant/article/details/45577033 在社區發現算法中,幾乎不可能先確定社區的數目,於是,必須有一種度量 ...
原文出處 http://blog.csdn.net/aspirinvagrant/article/details/45823329 派系過濾CPM方法(clique percolation method)用於發現重疊社區,派系(clique)是任意兩點都相連的頂點的集合,即完全子圖 ...
因為在我最近的科研中需要用到分布式的社區檢測(也稱為圖聚類(graph clustering))算法,專門去查找了相關文獻對其進行了學習。下面我們就以這篇論文IPDPS2018的文章[1]為例介紹並行社區檢測算法。 關於基本的單機/串行社區檢測算法,大家可以參考我的另一篇博客《圖數據挖掘:社區 ...
近期想對社區發現領域進行一下簡單研究,看到一篇不錯的文章,文章是根據國防科大駱志剛教授的論文《復雜網絡社團發現算法研究新進展》整理的,主要是對社區發現的一些算法進行簡單分析。 一、基於模塊度優化的社團發現算法,也就是優化模塊度Q值的一部分算法。Q值是由Newman在2004年的論文 ...
社區划分問題大多基於這樣一個假設:同一社區內部的節點連接較為緊密,社區之間的節點連接較為稀疏。因此,社區發現本質上就是網絡中結構緊密的節點的聚類。 從這個角度來說,這跟聚類算法一樣,社區划分問題主要有兩種思路: (1)凝聚方法(agglomerative ...