【复杂网络社团发现】gn算法步骤详解

GN算法是一种常用的社团发现算法，其步骤如下：

1. 初始化：将每个节点看作一个社团，每个社团只包含一个节点。

2. 计算边的介数：对于每条边，计算其介数（即该边在所有最短路径中出现的次数），并将其保存。

3. 合并社团：按照介数从大到小的顺序，依次将介数最大的边所连接的两个社团合并为一个社团，直到所有边都被处理完毕。

4. 重复步骤2和3，直到不能再合并社团为止。

5. 输出结果：将所有社团输出。

GN算法的核心思想是通过边的介数来判断社团的结构，介数越大的边连接的节点越相似，因此将其合并为一个社团可以更好地反映节点之间的相似性。