作者: peghoty 社区发现（Community Detection）算法用来发现网络中的社区结构，也可以看做是一种聚类算法。 从上述定义可以看出：社区是一个比较含糊的概念，只给出了一个定性的刻画。另外需要注意的是，社区是一个子图，包含顶点和边。  
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2023-12-05 20:43:05
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对于浙江省衢州市柯城区荷花街道大南门村村干部郑贵荣来说，最近的工作方式发生了巨大变化。 近日，在日常巡逻中的郑贵荣，发现辖区花鸟市场存在占道经营现象，他立即拍下照片发到荷花街道钉钉群。看到此情况以后，荷花街道立即组织“美丽城镇，美丽田园”建设工作小组人员到达现场，查看并联合执法部门对占道经营摊贩进行劝导处理，并着其改正。 (图为荷花街道工作人员在用钉钉办公) 如此高效的行动在之前是难以想象的。以前
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2023-12-13 21:56:18
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社区划分问题大多基于这样一个假设：同一社区内部的节点连接较为紧密，社区之间的节点连接较为稀疏。因此，社区发现本质上就是网络中结构紧密的节点的聚类。 从这个角度来说，这跟聚类算法一样，社区划分问题主要有两种思路： （1）凝聚方法(agglomerative method)：添加边 （2）分裂方法(divisi
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2023-06-13 20:31:51
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Java 社区情况介绍我们按照两个方面介绍 Java 社区情况。Java User Group(JUG，Java 用户组) 目前全世界范围有 100 多个 JUG 组织，分布在各个大洲各个国家，一般来说以地域命名。目前最有影响力的两个 JUG 分别是伦敦的 LJC(London Java Community) 和巴西的 SouJava，目前都是 JCP 的 EC(执行委员会) 成员。国内目前有 G
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2023-07-21 23:03:25
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# 社区发现算法及其在Java中的应用
## 引言
社区发现是社交网络分析中的一个重要的研究领域，旨在发现网络中密切相关的节点组成的社区。社区发现算法可以应用于社交网络、生物网络等各种领域，在信息推荐、网络安全等方面有着广泛的应用。本文将介绍社区发现算法的原理，然后通过一个Java示例代码实现。
## 社区发现算法原理
社区发现算法的目标是将节点分组，使得同一组内的节点之间具有较高的相似性，而
原创
2023-08-04 08:52:48
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如果一张图是对一片区域的描述的话，我们将这张图划分为很多个子图。当子图之内满足关联性尽可能大，而子图之间关联性尽可能低时，这样的子图我们可以称之为一个社区。
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2023-05-31 11:12:23
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参考论文： 《基于标签传播的社区挖掘算法研究综述》王庚等基础概述开始了解社区发现的时候，我以为这只是一种算法。后来深入下去才知道，它的状态是，上有老下有小的情况。 向上走：社区发现 复杂网络聚类 图论 由于项上走实在知识面太广，有待后期学习。所以决定先往下走。 向下走：各种相关算法 如LPA、BMLPA、LPAm、LPAm+、Fast Unfolding…… 虽然社区发现算法的孩子也很多，但是
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2023-12-25 13:50:00
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社区发现是真实网络分析方面重要的研究课题，例如在社交网络中利用社区发现，可以进行好友推荐和广告的精准推荐等。社区发现算法比较多，本讲从最初的层级聚类的社区发现算法开始，介绍了基于边的中心度，k-clique,k-core, k-truss等不同的社区发现算法；同时也介绍了一种基于图的生成模型的社区挖掘算
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2023-10-01 11:12:40
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# 社区发现算法 Java 实现的入门指南
在现代社会网络的分析中，社区发现算法是一个重要的研究方向。通过对社区的检测，我们能够理解网络中的结构关系。本文将指导一位新手如何在 Java 中实现一个基本的社区发现算法。
## 实现流程
在开始编码之前，我们需要明确实现的步骤。以下是将要采取的步骤的概览：
| 步骤 | 描述 |
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# 社区发现算法的Java实现指南
社区发现算法是一种用于在图形数据中识别不同社区或群体的技术。在网络数据分析中，这一算法可以帮助快速找出图中节点的聚集情况。本文将通过一个简化的示例，教你如何在Java中实现社区发现算法。以下是实现过程的总体流程：
| 步骤 | 描述 |
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# Java 社区发现算法 API 简介
在数据分析和图形处理的时代，社区发现算法成为了挖掘复杂网络中结构性质的重要工具。本文将介绍一些常用的社区发现算法，以及如何在 Java 中使用和实现这些算法。
## 1. 什么是社区发现算法？
社区发现算法旨在识别网络中节点（例如社交网络中的用户）之间的集群，即“社区”。这些社区的节点之间连接紧密，而与其他社区的链接则较少。社区发现的常见应用包括社交
# 社区发现算法的 Java 实现指南
## 1. 引言
社区发现算法是一种用于识别网络中潜在社区（子图）的技术，广泛应用于社交网络分析、推荐系统等领域。本文将指导您如何在 Java 中实现一种简单的社区发现算法。
## 2. 流程概述
在实现社区发现算法之前，我们先概述一下整个流程。以下是实现社区发现算法的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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背景简介为了不断提升搜索体验，神马搜索的知识图谱与应用团队，一直在不断探索和完善图谱的构建技术。其中，开放信息抽取（Open Information Extraction），或称通用信息抽取，旨在从大规模无结构的自然语言文本中抽取结构化信息。它是知识图谱数据构建的核心技术之一，决定了知识图谱可持续扩增的能力。\“神马搜索”界面本文聚焦于开放信息抽取中的重要子任务——关系抽取，首先对关系抽取的各种主
# 社区发现 Python 实现指南
社区发现是指在大型数据集中寻找潜在的群体或区域，尤其是社交网络中的用户群体。本文将为你提供一个从零到一实现社区发现的基本流程，使用 Python 编程语言。我们将一步步介绍如何完成这一任务，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
我们将以下列步骤实现社区发现功能：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
在Graph领域，社区发现（Community detection）是一个非常热门且广泛的话题，后面会写一个系列，该问题实际上是从子图分割的问题演变而来，在真实的社交网络中，有些用户之间连接非常紧密，有些用户之间的连接较为稀疏，连接紧密的用户群体可以看做一个社区，在风控问题中，可以简单的理解为团伙挖掘。目前的社区发现问题分为两大类：非重叠社区发现和重叠社区发现。非重叠社区发现问题描述的是：一个网络
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2023-11-21 17:05:58
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标签传播算法 LPA算法（Label Propagation Algorithm）是一种基于标签传播的社区发现算法，它能够在大规模网络上快速有效地发现社区结构。LPA算法的基本思想是将网络中的每个节点都初始化为一个独立的社区，然后通过迭代地传递节点标签来合并社区。具体来说，算法的流程如下：初始化：将每个节点的标签初始化为该节点自身的唯一标识符。标签传播：迭代地传递节点标签。在
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2024-01-03 11:35:36
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# 社区发现 Python 指南
在数据分析与机器学习的领域，社区发现是一种主要用于识别网络中节点聚类的方法。这篇文章将帮助你理解如何使用 Python 实现社区发现。我们将通过以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
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作者: peghoty 社区发现（Community Detection）算法用来发现网络中的社区结构，也可以看做是一种聚类算法。以下是我的一个 PPT 报告，分享给大家。 从上述定义可以看出：社区是一个比较含糊的概念，只给出了一个定性的刻画。另外需要注意的是，社区是一个子图，包含顶点和边。新浪微博用户对应的网络图为例，
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2023-07-24 17:49:35
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KL算法介绍Kernighan-Lin算法是一种试探优化的方法，其基本的思想是为网络引入一个试探函数Q，Q代表某两个准社团内部的边数减去两个准社团之间的边数的差值，然后得到使Q值最大的划分方法。首先将整个网络的节点随机的或根据网络的现有信息分为两个部分，在两个社团之间考虑所有可能的节点对，试探交换每对节点并计算交换后的ΔQ，ΔQ=Q交换后-Q交换前，记录ΔQ最大的交换节点对，并将这两个节点互换，记
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2024-07-28 15:04:49
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GN模型GN模型是由Girvan和Newman提出的一个经典的社区发现算法，它属于分裂的层次聚类算法。在近几年已成为社团结构分析的一种标准算法，他的基本思想是从网络的整体出发，不断地从网络中移除介数最大的边，从而获得最佳的社团结构。边介数定义为网络中经过每条边的最短路径的数目。GN算法的基本流程如下： （1）计算每一条边的边介数； （2）删除边界数最大的边； （3）重新计算网络中剩下的边的边阶数；
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2024-04-19 12:34:12
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