从这个算法的思想上来看,我倾向于认为社区发现算法比较适合发现一种"抽象泛共现模式",这种共现是一种泛化的共现,它可以是任何形式的共现,例如1)两个用户拥有共同的介质2)两个用户昵称采用共同的起名方式,比如名字加数字,同样的前缀,或者都是四字成语等3)用户拥有相同的行为,比如做过同样的操作,4)用户拥有共同的...
作为一种基于模块度（Modularity）的社区发现算法，Louvain 算法在效率和效果上都表现比较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化的目标是最大化整个图属性结构（社区网络）的模块度。 Louvain 算法对最大化图模块性的社区进行贪婪搜索。如果一个图具有高密度的群体内边缘和低密度的群体间边缘，则称之为模图。 示例...
在网络分析中,社区发现具有重要意义。除了经典的谱聚类和统计推断方法,凭借处理高维网络数据方面的优势, 用于社区发现的深度学习技术近年来有了显著的发展。本文针对基于深度学习的社区发现技术的最新进展提出了一种新的分类方法,包括基于深度神经网络的深度学习模型、深度非负矩阵分解和深度稀疏滤波。在本文中作者将深度神...
从本质上讲，在线社交网络中的虚拟社区发现就是将网络节点按照其内在的拓扑结构连接紧密程度划分成若干子图的过程，在计算机科学领域，该问题一般被称作图分割问题。对于图分割问题的研究可以追溯到上世纪，其中两个最重要的算法即Kernighan-Lin算法和谱平分法。进入21世纪以来，随着复杂网络科学的发展，网络社区结构的发现...
社区发现算法 社区发现算法有很多,例如LPA,HANP,SLPA以及Louvain,不同的算法划分社区的效果不尽相同。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
网络社区发现是指在社交网络中,通过分析用户之间的交互行为,找出具有相似兴趣或相似行为的用户群体。这些用户群体在网络中形成了紧密的连接,构成了一个网络社区。通过发现这些社区,我们可以更好地了解用户之间的联系和用户群体的行为特征。 网络社区发现的方法有很多,下面介绍一些常用的方法。 一、图论方法 图论方法是一...
在线社交网络社区发现评价指标用来评价社区质量好坏的指标，根据社区定义的不同，评价指标也会不同，比如模块度、稳定度、导电率等等。由于社区发现在不同领域的巨大适用性，从社交和信息网络中检测和分析密集的群体或社区已经吸引很大的关注，。社区检测是一个不明确的问题，因为社区的性质事先是未知的。由于社区在网络...
🏆 社区划分与发现:使用Louvain等算法,发现网络中的社区结构。 📉 聚类与动态社区划分:通过聚类分析,发现网络的动态变化和稳定性。 🔗 链路预测:预测网络中可能存在的链路,理解网络的演化趋势。 🌐 网络效率:评估网络的效率,理解网络的性能和稳定性。📈...
在线社交网络]的社区发现算法的思想是基于社交网络结构的拓扑结构，将网络划分成多个簇，簇内用户紧密连接，簇间用户连接稀疏。在计算机科学领域，该问题一般被称作图分割问题。Kernighan-Lin是一种基于贪婪优化策略的算法，该算法通过定义一个目标收益函数，通过贪婪搜索的方式查找使得目标收益函数值最大的网络分割。谱平分...