复杂网络社区发现研究范围

复杂网络社区发现是指在复杂网络中，将节点分为不同的社区（或称团体、模块）的过程。它是网络科学中的一个重要研究领域，主要涉及到社区发现算法和社区结构分析两个方面。其中，社区发现算法旨在通过一定的方法和技术，将节点分为不同的社区，以便更好地理解网络的结构和功能；而社区结构分析则旨在对网络中的社区进行分析，从而揭示网络中隐藏的结构和规律。

具体而言，复杂网络社区发现的研究范围包括但不限于以下方面：
1. 社区发现算法：包括基于模块度、谱聚类、层次聚类、标签传播等算法，旨在识别出网络中存在的社区；
2. 社区结构分析：包括社区性质、社区演化、社区重叠、社区检测等方面，旨在深入理解网络中存在的社区结构；
3. 多层网络社区发现：包括基于多层网络的社区发现算法和多层网络的社区结构分析，旨在对多层网络中的社区进行研究；
4. 动态网络社区发现：包括对动态网络中社区演化规律的研究和对动态网络中社区发现算法的改进，旨在研究动态网络中社区的演化过程；
5. 应用领域：包括社交网络、生物网络、交通网络、互联网等领域，旨在将社区发现算法应用到实际场景中。