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相关概念 复杂网络：具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络。 社团结构：网络中的顶点可以分成组,组内顶点间的连接比较稠密,组间顶点的连接比较稀疏。 算法分类 1. 非重叠社团发现算法 1.1 模块度优化算法 模块度：取值范围[-0.5, 1), 用它来定量衡量网络社区划分质量，其值接近1，表示划分质量越好。 模块度优化类算法分类： 聚合：FN、CNM、MSG-MV 分裂：GN 直接寻优：EO Newman快速算法： 将每个节点看作是一个社团，每次迭代选择产生最大Q值的...
社团发现一只是复杂网络研究中一个比较火热的话题，本文根据国防科大骆志刚教授的论文 [1] 整理的，主要是对社区发现的一些算法进行简单分析。 一、 模块度优化类。 优化模块度 Q Q 值的一部分算法。 Q Q 值是由Newman在2004年的论文 [2] 中提出的(也就是FN算法)，通过优化Q值来提高模块度是这类算法的主要思路，在此基础上，本文又划分了三个类别： 聚合思想，也就是分层聚类中的自底向上的作法。典型算法有Newman快速算法(FN算法)、CNM算法 [3] 和MSG-MV算法 [4] 等。 分...
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