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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# Java调用社区发现算法包
社区发现是一种常见的图数据分析技术，用于发现图中的密集子图或社区结构。社区发现算法包提供了一组用于执行社区发现的Java库和工具。本文将介绍如何使用Java调用这个社区发现算法包，并提供一些代码示例。
## 什么是社区发现算法包？
社区发现算法包是一个用Java编写的库，它实现了多种社区发现算法，包括基于模块度的算法、基于标签传播的算法和基于谱聚类的算法等。它
原创
2023-10-11 14:15:11
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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。 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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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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# 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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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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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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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
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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目录社区社区发现算法图分割聚类算法标签传播基于模块度的算法Louvain算法以及实现 社区社交网络：用户之间通过某些行为关系构成的网路。这些行为根据业务场景可以是：点击、关注、好友、一起打游戏、一起开会、一起聊天。社区：社交网络中，用户之间连接较为紧密的子网络，可以看做是一个社区。通常社区内的用户连接较为紧密，社区之间的用户连接较为稀疏社区发现（Community Detection）：则是在大
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2024-05-17 23:41:43
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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
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2023-12-15 12:27:48
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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：
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2024-01-02 13:17:16
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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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本文提出了一种基于马尔可夫动力学模型的发现节点共享社区的算法UEOC。在UEOC方法中，为了检测出所有的自然群落，将马尔可夫随机游动方法与一种新的约束策略相结合，该策略基于相应的退火网络[21]，用于展开每个群落。然后，利用一个借助电导的截止准则，即一个局部社区适应度函数[22]，提取出的社区。如果该配置存在于网络中，这些提取的社区将自然重叠。此外，我们方法的一个优点是UEOC对其唯一参数的选择不
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2024-03-08 12:14:12
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