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节点与网络中其他节点的交互都是通过其邻居节点来
进行的,因此节点的邻居越多,意味着该节点能够
向外传递的信息越多,从网络外部接受信息也越容易。
有向网络中,又可以定义出度中心度、入度中心度。
社区发现是根据网络中的边的连接模式,把网络划分为群组。将网络划分为群组后最常见的属性是,同一群组内部的之间紧密连
接,而不同群组之间只有少数边连接。社团发现的目的是就要找到网络内部不同群组之间的自然分割线。简而言之,它是一个把网络自然划分为群组的问题,从而使得群组内有
许多边,而群组之间几乎没有边。然而,“许多”和“几乎没有”到底是多少,
这个问题值得商榷,为此提出了多种不同的定义,从而产生了不同的社团发
现算法8基于层次聚类的算法。
第一阶段:称为dularity
optimization,主要是将每个节点划
分到与其邻接的节点所在的社区中,以使得模块度的
值不断变大;
第二阶段:称为munity
aggregation,主要是将第一步划分
出来的社区聚合成为一个点,即根据上一步生成的社
区结构重新构造网络。重复以上的过程,直到网络中
的结构不再改变为止。步骤:1.初始化,将每个点划分在不同的社区中;
2.对每个节点,将每个点尝试划分到与其邻接的点所在的社区中,计算此时
的模块度,判断划分前后的模块度的差值Δq是否为正数,若为正数,
则接受本次的划分,若不为正数,则放弃本次的划分;
3.重复以上的过程,直到不能再增大模块度为止;
4.构造新图,新图中的每个点代表的是步骤3中划出来的每个社区,继续执
行步骤2和步骤3,直到社区的结构不再改变为止。
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