Girvan-Newman公式是一种用于社区发现的算法,它可以将一个大的网络图划分成多个小的子图,每个子图都代表一个社区。该算法基于图网络中的边介数(Betweenness)中心性概念,该中心性指标可以用来衡量一个节点或边在网络中连接其他节点之间的重要程度
时间: 2023-06-25 08:06:12 浏览: 57
是的,Girvan-Newman算法是一种基于边介数中心性的社区发现算法。具体来说,该算法通过不断删除网络中介数最大的边,来划分出不同的社区。在每次删除边后,重新计算网络中所有边的介数中心性,然后再删除介数中心性最大的边,直到将网络划分成预设的社区数为止。
边介数中心性指标可以用来衡量一个边在连接其他节点之间的重要程度。具体来说,如果一条边连接了网络中很多节点对,那么该边的介数中心性就很高,因为它在连接各个节点之间的信息流动中起到了重要作用。因此,通过删除介数中心性最大的边,可以使得网络中的社区结构更加明显,从而更容易进行社区发现。
相关问题
Girvan-Newman公式
Girvan-Newman公式是一种用于社区发现的算法,它可以将一个大的网络图划分成多个小的子图,每个子图都代表一个社区。该算法基于图网络中的边介数(Betweenness)中心性概念,该中心性指标可以用来衡量一个节点或边在网络中连接其他节点之间的重要程度。
Girvan-Newman算法的基本思想是不断地删除网络中介数最大的边,直到将网络分成多个不连通的部分为止。这样,就可以将网络划分为多个社区,其中每个社区都由一组紧密相连的节点组成。
具体地,Girvan-Newman算法的计算步骤如下:
1. 计算网络中所有边的介数中心性。
2. 删除介数中心性最大的边。
3. 重新计算网络中所有边的介数中心性。
4. 重复步骤2和3,直到网络被分成多个不连通的部分为止。
该算法的时间复杂度较高,因为需要计算所有边的介数中心性。但是,它在实际应用中具有很高的效果,可以帮助我们发现隐藏在网络结构中的社区结构。
Girvan-Newman算法
Girvan-Newman算法是一种社区发现算法,它可以用来寻找图形中的社区结构。该算法基于模拟退火算法和模拟划分算法,通过不断删除图中的边来揭示社区结构。
具体来说,Girvan-Newman算法首先将图中所有的边按照权重排序,然后从大到小逐一删除边。每次删除边之后,通过计算模块度来评估社区结构的质量。当模块度达到最大值时,划分出的就是最优社区结构。
Girvan-Newman算法有一些缺点,例如对于大规模图形来说时间复杂度非常高,而且容易陷入局部最优解。因此,在实际应用中,通常需要结合其他算法来提高效率和精度。