KL算法 GN算法 社区: a group of nodes that are well-connected to each other 常用的社区发现方法和计算复杂度: 1. Modularity Q (衡量指标) Modularity Q 是用来衡量发现的社区的好坏的指标: Q∝\sum (|\text{edges within group s}| - |\text{expected edges within group s}| ) 理解上是,实际在...
在我们的例子中,spinglass算法检测到了5个社区,这个向量代表了这20个节点属于哪个社区(例如,节点1-7属于社区5)。然后,我们可以很容易地在qgraph中绘制这些社区,例如,对节点进行相应的着色。请注意,iqgraph是一个非常通用的软件包,除了spinglass算法之外,它还有许多其他检测社区的可能性,比如walktrap算法。(感谢Alex ...
本文将对当前常用的几种复杂网络社区发现算法进行比较。 二、常见复杂网络社区发现算法 1.谱聚类算法 谱聚类是一种运用矩阵理论和谱分析思想进行聚类的算法。在社区发现领域中,谱聚类算法主要可分为两个步骤: (1)构建邻接矩阵 在谱聚类中,我们可以选择不同的邻接矩阵作为图的表示。最常用的是无向相似矩阵和无向...
社区发现算法是研究者们为了解复杂网络中的结构、功能和演化过程而提出的重要方法。本文将介绍几种常见的社区发现算法及其应用。 一、模块度优化算法 模块度是衡量网络社区结构好坏的重要指标,模块度优化算法就是通过最大化网络的模块度来寻找合适的社区划分。常见的模块度优化算法有GN算法、Louvain算法和贪心算法等。这些...
GitHub - lwten/Community-detection: 复杂网络中的社区发现算法github.com/lwten/Community-detection 构造问题及数据集toy 网络中节点1,2,3,4都是用户,用户之间可能互相给对方发数据,每个人发不发和给谁发都是随机。 假设我们认为谁收到的数据最多为胜者,那这个时候可能存在作弊的用户。 一些作弊用户使用同...
第一部分复杂网络社区发现算法概述关键词关键要点社区发现算法的基本原理 1.社区发现算法旨在从复杂网络中识别出具有紧密连接的子图,这些子图内的节点之间交互频繁,而与外部节点的联系相对稀疏。 2.基本原理包括基于模块度、基于密度、基于网络结构等不同方法,每种方法都有其特定的度量标准来评估社区的质量。
影响因素网络 图表1 电梯故障影响因素分析结果显示电梯故障处理结果、损坏配件名称和故障原因之间存在强关联关系,故障处理时长和故障原因、更换配件费用、流程状态之间存在较强的关联关系,故障类型和故障原因、单元号之间存在关联关系。 社区发现算法结果显示,电梯故障因素可以从配件信息、故障信息和房屋信息三个维度来进行分...
社区发现算法是指在一个无向或有向的、加权或不加权的复杂网络中,找到一些具有内部相似度高、外部相似度低的子集,这些子集被称为社区。常见的社区发现算法包括基于图划分的方法、基于谱分析的方法、基于模块度的方法以及基于聚类的方法等。在社区发现研究中,基于模块度的方法是最常用的一种方法。 基于图划分的方法将...
一、复杂网络社区发现算法介绍 社区发现算法是一种用于检测复杂网络中社区结构的方法。常见的社区发现算法包括GN算法、Louvain算法、标签传播算法、模块度最大化算法等。 GN算法是一种基于边介数的层次聚类算法,通过不断切割网络中边介数最大的边来发现社区。Louvain算法是一种基于模块度优化的贪心算法,通过迭代地将节点重...
最近我们被客户要求撰写关于复杂网络社区发现算法的研究报告,包括一些图形和统计输出。 物业工程肩负着维持项目各类设施设备的正常运作,保障全体业主的正常生活,令物业保值升值,是项目的心脏部门。拓端数据(tecdat)研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据,从多个角度进行数据分析 ...