轉載自：https://blog.csdn.net/itplus/article/details/9286905 Community Detection 社區發現（Community Detection）算法用來發現網絡中的社區結構，也可以視為一種廣義的聚類算法。 研究背景 復雜網絡是復制 ...

首先什么是社區（Community structure）呢？其實並不是指一個網絡相互連接的部分，而是一個網絡中鏈接“緊密的部分”，至於怎么定義緊密就有很多方法了。 社區發現算法可以參考下面的博客：博客1，博客2 那么又該如何動手實現呢？？ 由於小組主要使用python和R語言編程 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...