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
转载
2024-01-03 11:35:36
126阅读
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，
转载
2023-07-24 17:49:35
276阅读
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
转载
2023-11-21 17:05:58
156阅读
社区发现算法Louvain
Fast unfolding of communities in large networks
一、社区发现将复杂网络划分为若干个组，组内节点连接稠密，组间节点连接稀疏。这些组称为社区(Community)，将复杂网络划分为社区的过程称为社区发现(Community Detection)。二、社区发现效果度量----模块度(Modularity)模块度(modula
转载
2023-12-15 12:27:48
1956阅读
Louvain 算法原始论文为：《Fast unfolding of communities in large networks》。所以又被称为Fast unfolding算法。Louvain算法是一种基于模块度的社区发现算法。其基本思想是网络中节点尝试遍历所有邻居的社区标签，并选择最大化模块度增量的社区标签。在最大化模块度之后，每个社区看成一个新的节点，重复直到模块度不再增大。首先复习下模块度：
转载
2024-01-02 13:17:16
257阅读
一、社区发现概述根据图论，加权网络表示为?=(?,?,?)，未加权网络表示为?=(?,?)，其中?和?表示节点和边的集合，?分别表示?相应的权重，以连接的强度或容量为单位。在未加权的网络中，?被视为1。子图?⊆?是保留原始网络结构的图划分。子图的划分遵循预定义（pre-define）的规则，不同的规则可能会导致不同形式的子图。社区是代表真实社会现象的一种子图。换句话说，社区是一组具有共同特征的人或
转载
2023-11-25 12:15:54
0阅读
社区如果一张图是对一片区域的描述的话，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，这样的子图可以称之为一个社区。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
转载
2023-09-06 16:08:26
263阅读
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。  
转载
2023-12-05 20:43:05
0阅读
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
转载
2023-06-13 20:31:51
114阅读
# Louvain社区发现算法及其Python实现
## 引言
随着大数据时代的到来，复杂网络的研究愈发重要。复杂网络能够帮助我们理解许多现实问题，例如社交网络、互联网结构以及生物网络等。在众多网络分析方法中，社区发现是尤为重要的一个领域。社区发现的目标是将网络中的节点划分为若干个子集，使得同一个子集内的节点之间联系密切，而不同子集之间的联系则相对较弱。Louvain社区发现算法是一种高效的算
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
转载
2024-07-28 15:04:49
103阅读
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
转载
2023-10-01 11:12:40
170阅读
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；
转载
2024-04-19 12:34:12
282阅读
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。
转载
2023-05-31 11:12:23
141阅读
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
转载
2023-12-25 13:50:00
82阅读
因为 python代码的优雅美观且易于维护这一特点，越来越多的人选择使用 Python做web开发。而 Python的 Web框架百花齐放，目前比较流行的框架有大包大揽的 Django，小巧灵活的 Flask、 Bottle，还有性能高效的异步框架 Tornado、 sanic。这么多框架只要选择一个，阅读他的文档，就可以很轻松的搭建一个 web app，完全不需要去管他实现的原理。本
转载
2023-11-20 12:39:11
108阅读
标签传播算法是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建立关系完全图模型，在完全图中，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。该算法简单易实现，算法执行时间短，复杂度低且分类效果好。 接下来直接
转载
2024-09-13 22:05:01
22阅读
#绪论部分##问题描述 一个五条路的交叉路口，其中两条路是单行线，其余是正常的双向行驶道路。设计红绿灯组数满足两个条件：（安全问题）1.属同一组的各个方向行驶的车辆，均可以同时行驶，不出现相互交错的行驶路线，因此保证了安全和路线畅通。（经济问题）2.所作分组尽可能大写，以提高路口效率。 ##问题分析 首先罗列所有路口行驶方向，一共有13种可能：AB,AC,AD,BA,BC,BD,DA,DB,DC,
# 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
71阅读
# 深入了解Python中的Louvain算法及其参数
在网络科学中，社区发现是一个重要的研究方向，其目的是为了识别网络中不同的模块或社群结构。在众多社区发现算法中，Louvain算法因其高效性和准确性而备受关注。本文将深入探讨Python中实现Louvain算法的方式，以及它的一些关键参数。
## 什么是Louvain算法？
Louvain算法是一种基于模块度优化的社区发现方法。它通过强调
