Aug, 2009

社区发现算法的比较分析

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TL;DR文章测试了多种算法，并针对新的基准图进行了评估，结果表明 Rosvall and Bergstrom、Blondel et al. 和 Ronhovde and Nussinov 三种算法表现出色，并具有低计算复杂度优势，适用于大型网络分析。
发现论文，激发创造
  • 用于测试社区检测算法的基准图

    本文介绍了一种新的基准图以测试社区检测算法，并与当前常用的基准图进行比较，结果表明这种新的基准图对算法的测试要比标准基准图更具挑战性。

    May, 2008

  • 网络社区结构快速检测算法

    本文描述了一种快速检测具有社群结构的网络的新算法，并给出了各种应用实例，比之前的算法更加高效。

    Sep, 2003

  • 网络中的社区结构发现与评估

    本研究提出了一套算法用于发现网络中的社群结构，算法基于边的 “介数” 指标进行网络拆分，并针对性的进行度量评估，研究结果表明这些算法对于计算机生成和现实世界中的网络数据发现社群结构非常有效，可为我们探索复杂的网络系统结构提供帮助。

    Aug, 2003

  • 图中社区检测的综述

    复杂网络中的社区结构及社区检测方法的综述，涵盖了图的算法和现实应用领域。

    Sep, 2023

  • 图形中的社区检测

    这篇研究论文讨论了网络科学中一个重要的问题 —— 发现社群结构的方法和应用，分析了该问题的主要元素和当前已有的各种方法，重点介绍了统计物理学家们开发的技术。

    Jun, 2009

  • 复杂网络中社区发现的多个方面

    本文聚焦于介绍社区检测在网络科学研究中不同的动机，指出社区检测的许多研究方向和未来的研究方向。

    Nov, 2016

  • 大规模网络中检测社区结构的近线性时间算法

    通过节点的标签传播，本文提出了一种在大规模网络上检测社区结构的算法，不需要预先知道社区数量和大小，并且计算效率高；实验证明该算法与先前算法相比具有更高的计算速度。

    Sep, 2007

  • 探测网络社群：一种新的系统化高效算法

    本文介绍了一种利用图拉普拉斯矩阵的谱特性，结合分层聚类技术和包含最大化输出模块化程度处理的高效且相对较快的检测复杂网络中社区的算法，并将其性能与其他现有方法在不同的复杂网络实例中应用进行了比较。在所有测试案例中，我们的结果都至少与任何其他方法获得的最佳结果一样好，大多数情况下比提供类似质量结果的方法更快，这使得该算法成为检测和分析复杂网络中社区和模块化结构的有价值的计算工具。

    Apr, 2004

  • 网络社群检测算法实证比较

    本文探讨了一些网络社区检测方法，比较它们的性能和系统偏差；评估了用于形式化网络社区概念的几种常见目标函数，并研究了几种旨在优化这些目标函数的近似算法。此外，本论文还考虑了问题的大小解决版本，从社区大小的角度来考虑社区质量，以更好地检验社区检测算法，因为目标函数和近似算法通常具有不明显的大小依赖行为。

    Apr, 2010

  • 在极大网络中找到社群结构

    本篇论文提出了一种层次聚合算法，用于快速检测社区结构，可以在大规模复杂网络上运行，并且应用于分析一个大型在线零售商网站上销售物品的网络，揭示了客户购物习惯的大规模模式。

    Aug, 2004