核心图聚类在邮件网络社区划分中的应用

"基于核心图聚类的邮件网络社区发现" 本文主要探讨了一种基于核心图聚类的邮件网络社区发现方法，旨在有效地识别和划分邮件网络中的社区结构。社区在网络科学中指的是节点间连接密集的子网络，这些子网络内部连接紧密，而与其他子网络的连接相对稀疏。在邮件网络中，社区可能代表着共同工作、兴趣或关系的人群。 首先，文章介绍了网络社区的重要性，尤其是在理解和分析现实社会关系网络方面的作用。邮件社区作为网络社区的一种，因其与现实社会关系的密切对应，成为了研究社会动态和人际互动的理想对象。然而，传统的社区发现算法如G-N算法、层次聚类和Radicchi方法在处理大规模网络时面临效率问题。 针对这一挑战，该文提出了一种新的方法，它首先利用贪心的图聚类算法计算节点密度变化，以此来确定社区的数量和每个社区的核心节点。这些核心节点作为社区的代表，有助于后续的社区划分。接着，通过社区中心动态调整的方式，将非核心节点分配到相应的社区，确保社区划分的合理性。 邮件网络的构建是通过分析邮件日志信息来完成的，形成有向有权图，其中顶点代表邮件的发送者和接收者，边的权重表示他们之间的通信频率。为了降低噪音节点的影响，只有通信次数达到一定阈值的节点才会被纳入网络。网络的存储采用邻接表和逆邻接表，优化了空间效率和度量计算。 社区挖掘的第一步是构建社会关系网络，即根据邮件交互频率建立联系人之间的有向图。接下来，应用改进的算法对这个网络进行社区挖掘，寻找其中的社群结构。这种方法对于揭示隐藏在大量邮件数据下的社会关系网络有显著优势，并且通过实验验证了其有效性和可行性。 该研究提供了一种适用于大规模邮件网络的高效社区发现策略，不仅有助于理解邮件用户之间的社会关系，也为其他领域的社区检测提供了有价值的参考。通过核心图聚类，能够在保持计算效率的同时，准确地揭示邮件网络中的社区结构，这对于网络分析、社交网络研究以及网络安全等领域具有重要意义。