社团发现算法，对于有向图和无向图的区别在哪里，比如LPA算法和Louvain算法

yushen0 2018-09-17 11:02:08

社团发现算法，对于有向图和无向图的区别在哪里，比如LPA算法和Louvain算法，

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verejava 2018-09-25

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数据结构算法之无向图和广度优先搜索 http://www.verejava.com/?id=1739935476334

前面我们说过图的第二个优点是拉帮结派，在图里面是很容易形成团伙结构，近年来，研究这个问题的论文也是汗牛充栋。本章，我们就这一问题所衍生出来的两个方向：社区检测（Community Detection）和高密子图挖掘（Dense Subgraph Mining）作相关讲解。本文，我们先讲社区检测的相关算法。社区检测的任务是什么呢？举个例子，给定如下图。直观印象告诉我们，该图存在以下的社区结构： ...

社区如果一张图是对一片区域的描述的话，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，这样的子图可以称之为一个社区。社区发现算法社区发现算法有很多，例如LPA，HANP，SLPA以及Louvain，不同的算法划分社区的效果不尽相同。Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化...

今天我们就来聊一聊常用的社区发现算法和原理，以及通过实验来来对比不同社区发现算法划分的效果,选择最优的社区发现算法来挖掘社区吧

在Graph领域，社区发现（Community detection）是一个非常热门且广泛的话题，后面会写一个系列，该问题实际上是从子图分割的问题演变而来，在真实的社交网络中，有些用户之间连接非常紧密，有些用户之间的连接较为稀疏，连接紧密的用户群体可以看做一个社区，在风控问题中，可以简单的理解为团伙挖掘。目前的社区发现问题分为两大类：非重叠社区发现和重叠社区发现。非重叠社区...

在Graph领域，社区发现（Community detection）是一个非常热门且广泛的话题，后面会写一个系列，该问题实际上是从子图分割的问题演变而来，在真实的社交网络中，有些用户之间连接非常紧密，有些用户之间的连接较为稀疏，连接紧密的用户群体可以看做一个社区，在风控问题中，可以简单的理解为团伙挖掘。

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