Seed set expansion source code
种子集合扩展算法是一种在复杂网络数据中发现社区结构的有效方法,尤其在社交网络、信息网络和生物网络等领域的分析中广泛应用。"Seed set expansion"这个标题暗示了该压缩包包含的源代码是针对这一特定算法的实现。CIKM(The International Conference on Information and Knowledge Management)是一场国际知名的信息管理和知识获取会议,这表明该算法可能是在这个会议上发表的研究成果。 社区检测是网络分析中的一个重要任务,旨在识别网络中具有高度内部连接和相对较少外部连接的节点集合,这些集合通常代表了网络中的兴趣团体或功能模块。种子集合扩展算法通常分为以下几个步骤: 1. **初始化**:选择一个或多个初始节点作为“种子节点”或“种子集合”。这些种子节点通常基于某种先验知识或者网络特性选取。 2. **邻居扩展**:考察每个种子节点的邻居,并根据一定的扩展策略(如度 centrality、 pagerank 或其他网络属性)将部分邻居加入到当前的种子集合。 3. **迭代更新**:重复第二步,每次迭代都会增加新的节点到种子集合,直到达到预设的停止条件,如达到特定大小的种子集合、社区内部连通性达到一定阈值,或者没有新的节点满足扩展标准。 4. **社区评估**:使用内部连通性、模块度等指标评估扩展后的种子集合,以确认其是否构成一个有效的社区。 5. **并行优化**:对于大规模网络,可能需要并行化处理,通过多线程或分布式计算来加速算法执行。 在提供的压缩包"SeedSetExpand"中,我们可以期待找到实现上述过程的源代码。可能包括以下内容: - 主程序文件,负责整体流程控制和参数设置。 - 扩展策略函数,定义了如何选择新加入种子集合的节点。 - 社区评价函数,用于计算模块度或其他评估标准。 - 数据读取和写入模块,处理输入的网络数据和输出的社区结果。 - 可能还包含测试数据和示例用法,帮助用户理解和运行代码。 通过对这些源代码的理解和调整,研究人员和开发者可以应用于自己的网络数据,找出网络中的社区结构,进而进行更深入的分析,比如节点分类、信息传播模型构建、影响力最大化等。此外,这个算法的实现也可以作为进一步研究的基础,进行优化或与其他社区检测方法结合使用。