复杂网络中的社团结构分析算法研究综述 |
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引用本文: | 解,汪小帆.复杂网络中的社团结构分析算法研究综述[J].复杂系统与复杂性科学,2005,2(3):1-12. |
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作者姓名: | 解 汪小帆 |
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作者单位: | 上海交通大学自动化系,上海,200240 |
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基金项目: | 国家重点基础研究发展计划(973计划);中国科学院资助项目 |
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摘 要: | 许多实际网络中都存在着社团结构.为了寻找大规模复杂网络中的社团结构,人们提出了很多算法.本文综述了近几年来比较有代表性的一些算法.首先介绍了计算机科学中最有名的谱平分法和Kernighan-Lin算法,然后介绍了社会学中具有代表性的分裂算法和凝聚算法,并着重分析了最新提出来的一种寻找网络中彼此重叠的社团结构的派系过滤算法.最后指出了进一步的研究方向.
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关 键 词: | 复杂网络 社团结构 谱平分法 Kernighan-Lin算法 分裂算法 凝聚算法 派系过滤算法 |
文章编号: | 1672-3813(2005)03-0001-12 |
修稿时间: | 2005年6月8日 |
An Overview of Algorithms for Analyzing Community Structure in Complex Networks |
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Authors: | XIE Zhou WANG Xiao-fan |
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Abstract: | Community structure exists in many real networks.In recent years,a lot of algorithms have been proposed to find communities in large-scale complex networks.In this paper,we review some representative algorithms.Two famous algorithms in computer science,spectral bisection method and KernighanLin algorithm,are first introduced.Some representative sociological approaches including divisive and agglomerative method are then investigated.In particular,a new clique percolation method to uncovering the overlapping communities in complex networks is introduced.Finally,some future directions are pointed. |
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Keywords: | complex networks community structure spectral bisection method Kernighan-Lin algorithm divisive method agglomerative method clique percolation method |
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