IJ-CD算法：基于改进Ｊａｃｃａｒｄ相似系数的社会网络社团划分

"基于改进的Ｊａｃｃａｒｄ相似系数矩阵的社团划分算法" 本文介绍了一种名为IJ-CD的社团划分算法，该算法专注于提高社会网络中社团划分的效率和准确性。社团划分是网络分析中的一个重要问题，它旨在识别网络中紧密连接的节点群体，这些群体通常代表了网络中的特定功能或兴趣团体。社会网络结构揭示了网络内个体节点的行为模式以及不同群体之间的相互关系。 传统的社团划分方法常常受到网络中大量零度相似性的困扰，这可能会影响算法的性能。针对这一问题，IJ-CD算法首先对原始的Ｊａｃｃａｒｄ相似系数矩阵进行处理，通过处理零元素来生成改进的Ｊａｃｃａｒｄ相似系数矩阵。Ｊａｃｃａｒｄ相似系数是一种衡量两个集合相似程度的指标，常用于计算网络中节点之间的关联强度。 接下来，IJ-CD算法采用了谱平分法的思想对改进后的矩阵进行标准化处理。谱平分法是基于网络的拉普拉斯矩阵的一种划分策略，它能够揭示网络的社区结构。通过选择合适的特征向量维度，算法可以更好地捕捉网络的内在结构。 最后，算法应用了经典的K-均值聚类算法对节点进行社团划分。K-均值是一种迭代的聚类方法，它试图将节点分配到最接近的聚类中心，从而形成社团。在IJ-CD算法中，K-均值的执行效率较高，且能适应社团结构不明显的网络环境。 通过对三个经典社会网络数据集的实验，IJ-CD算法显示出了优秀的性能。实验结果表明，即使在社团结构不太明显的网络中，该算法也能有效地区分出社团，并显著提高了社团划分的准确性。此外，IJ-CD算法的时间复杂度较低，意味着它在处理大规模网络时具有较好的可扩展性。 关键词涵盖的领域包括社团划分、Ｊａｃｃａｒｄ相似系数、谱平分法以及K-均值算法，这些都是社会网络分析的关键技术。文章的分类号和文献标志码表明它属于计算机科学领域的技术报告，具有较高的学术价值。 这篇论文提出了一种创新的社团划分方法，通过改进的Ｊａｃｃａｒｄ相似系数矩阵和优化的聚类策略，提升了在社会网络分析中的社区检测效果，对于理解和挖掘复杂网络的结构特性具有重要意义。