复杂网络社区挖掘：ego角色提升的层次聚类算法

"复杂网络社区挖掘——改进的层次聚类算法" 在复杂网络分析中，社区挖掘是一项重要的任务，旨在识别网络中具有高度内部连接的顶点子集，即社区。传统的层次聚类算法在处理这个问题时面临挑战，因为它们需要计算所有顶点对之间的相似度，这在大规模网络中效率低下，时间复杂度高达O(n^2)。为了解决这一问题，本研究提出了一个改进的层次聚类算法，该算法基于ego角色的概念。 ego角色在社交网络分析中被广泛研究，它指的是网络中的一个中心节点，与其他所有节点直接相连。根据社会学理论，与ego角色紧密相关的顶点往往彼此之间也有高相似度。因此，算法首先找出网络中的ego节点，然后仅计算其他顶点与ego节点的相似度，大大减少了计算量，时间复杂度降低到O(n)。 相似度计算是社区挖掘算法的关键，通常有多种方法，包括基于顶点度、路径长度、信息流等的计算方式。这些方法评估两个顶点间的联系强度，以确定它们是否可能属于同一社区。在本研究中，作者可能采用了特定的相似度度量，如Jaccard相似度或Adamic-Adar指数，但具体方法未在摘要中详细说明。 社区挖掘算法可分为基于优化、启发式和其他类型。基于相似度的层次聚类算法属于其他类型，它们不需要预先设定参数，能自下而上地发现网络结构。通过引入ego角色，该改进算法能在保持一定准确性的同时，显著提升效率，适应大规模网络的社区挖掘需求。 实验部分，研究者在多种不同类型的实际网络上验证了新算法的效果，包括社交网络、生物网络、信息网络等，以证明其普适性和有效性。尽管可能在准确性方面略逊于某些精细算法，但其降低了计算复杂度，使得大尺度网络的社区结构分析成为可能。 这项工作对复杂网络社区挖掘的效率进行了改进，为大规模网络分析提供了一种实用的策略，特别是在需要快速概览网络结构和初步识别社区时。未来的研究可能会进一步优化这种算法，提高其精度，同时保持高效的计算性能。