Mar, 2017

流体社区：一种竞争性、可扩展和多样化的社区检测算法

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TL;DR引入了基于流体相互作用的社区检测算法 (Fluid Communities)，它使用了代表计算成本和可扩展性的传播方法学，能够在合成图中高效准确地识别可变数量的社区，并且与其他算法找到的社区相比具有明显的差异。
发现论文，激发创造
  • 使用 Ricci 流对网络进行社区检测

    通过将网络看作几何对象并将网络中的社群视为几何分解，我们应用曲率和离散 Ricci 流的几何方法来分解网络社群。在具有基本真实社群结构的网络上测试了我们的方法，并实验验证了此几何方法的有效性。

    Jul, 2019

  • 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

  • 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

  • 社区发现算法的比较分析

    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。

    Aug, 2009

  • 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

  • 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

  • 网络中的社区检测：用户指南

    本研究论文探索了网络中社区检测的一些关键问题，探讨了社区的定义、算法以及验证方法，并指出了现有方法的优缺点和发展方向。

    Jul, 2016

  • 动态社交网络中的基于模块化方法的社群跟踪

    本论文提出了一种基于模块性的策略来有效检测和跟踪动态社区，在合成网络和 Twitter 网络中的实验结果表明该框架优于其他最先进的方法，并且它为不同的社交网络提供了一个有价值的工具，来理解社区在动态社交网络中的演化。

    Feb, 2023

  • 本地化思维，本地化行动：大型网络中小型、中型和大型社区的检测

    研究网络的 meso-scale 特征，使用不同的 community-identification 程序，比较不同的 community 大小，识别多个 size-resolved 的 community 结构，并提出局部偏置方法比全局 community-detection 方法更实用，同时也强调 better benchmark 网络的重要性。

    Mar, 2014

  • 网络社区检测的高效和原则性方法

    描述了一种基于分布式网络模型的重叠社区检测方法，使用了快速的期望最大化算法对数百万节点的网络进行分析，可用于提取非重叠的社区划分。

    Apr, 2011