改进的基于局部模块度的社团划分算法

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。改进的基于局部模块度的社团划分算法　　摘要：针对大多复杂网络社团划分算法不能快速发现最优节点加入社团的问题，提出一种利用节点亲密度的局部社团划分算法。引入节点亲密度的概念量化社团与邻居节点的关系，按照节点亲密度由大到小选择节点加入社团，最后以局部模块度为指标终止局部社团扩展。在真实网络和人工仿真网络进行实验，并与基于信息压缩的随机游走算法等4种典型社团划分算法相比较，所提算法划分结果的综合评价指标

2、和标准化互信息均好于比较算法。实验研究表明，所提算法具有较好的时间效率和准确度，适用于大规模网络社团划分。　　关键词：复杂网络；社团划分；节点亲密度；模块度；人工合成网络　　中图分类号：文献标志码：A　　Abstract：Focusingontheproblemthatthebestneighbornodesofthecommunitiescannotaccuratelybefoundinmostlocalcommunitydetectionalgorithms，animprovedlocalcommunitydetectionalgorithmwasproposedba

3、sedonlocalmodularity.Theconceptofnodeintimacywasintroducedtoquantifytherelationshipbetweenthecommunityandtheneighbornodesbythealgorithm，andthenodeswereselectedintothe为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做

4、到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。communitiesaccordingtothenodeintimacyindescendingorder.Intheend，theextensionofthelocalcommunitywasterminatedbythelocalmodularityindex.Comparedwiththefourkindsoftypicalcommunitydetectionalgorithmssuchastherandomwalkalgorithmbasedon

5、informationcompression，thealgorithmwasappliedintherealnetworksandtheartificialsimulationnetwork.ThecomprehensiveevaluationindexsandNormalizedMutualInformationsoftheresultsarebetterthancomparisonalgorithms.Theexperimentsshowthatthealgorithmhasbetterefficiencyandaccuracy，andisverysuitablefo

6、rcommunitydetectioninalargescalenetwork.　　Keywords：complexnetwork；communitydetection；nodeintimacy；modularity；syntheticnetwork　　0引言　　许多自然界和人类社会中的复杂系统可以用网络或图来描述。网络的研究关键是要了解网络结构和这些复杂系统的功能。一个常见的复杂网络的特点是社团结构，即社团内节点彼此连接要比社团外的节点更紧密。社团结构的识别方法在各科学研究领域备受关注[1-5]。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用

7、于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　大多数社团检测方法主要是基于整个网络结构，不能用于某些类型的网络，如社会网络、万维网，因其规模较大而且是动态变化的网络，对网络结构不能充分了解。于是学者们提出一些局部社团划分方法，可通过网络的局部知识检测网络社团结构[6-11]。这些算法