基于边相似性社团的思路和计算过程

边相似性社团是一种基于网络边权值的社团发现方法。其基本思路是将网络中权值相似的边分为同一社团，即在网络中找到一组边集合，使得边集合内的边相似度较高，而边集合之间的相似度较低。这种方法主要应用于带权网络中，可以用于发现节点之间的相似性、关联性等。

计算过程如下：

1. 计算边相似度：对于网络中的每条边，可以通过计算边权值之间的相似度来得到边的相似度。常用的相似度计算方法有欧几里得距离、余弦相似度、皮尔逊相关系数等。

2. 构建相似度矩阵：将网络中所有边的相似度计算出来，构建一个相似度矩阵。相似度矩阵中的每个元素表示两条边之间的相似度。

3. 社团划分：利用聚类算法将边相似度矩阵中的边分为不同的社团。常用的聚类算法有谱聚类、层次聚类、k-means聚类等。

4. 社团评估：对于得到的社团，可以用一些指标来评估社团的质量，如模块度、标准化互信息等。这些指标可以帮助判断社团划分的效果。

5. 可视化展示：最后，将社团划分的结果可视化展示，可以更好地理解网络中边的关系和社团结构。

总之，边相似性社团的思路是基于网络中边权值的相似度来划分社团，其计算过程包括边相似度计算、相似度矩阵构建、社团划分、社团评估和可视化展示等步骤。