无参自然最近邻法：社团检测算法CD3N及其性能优化

该篇论文深入探讨了在复杂网络分析领域中的一个重要问题，即传统社团检测算法的局限性，特别是它们在处理网络中特殊节点和对参数高度依赖的问题上。为了解决这些问题，研究人员提出了一个名为CD3N的社团检测算法，该算法是基于自然最近邻的概念设计的。 CD3N算法的核心理念在于利用自然最近邻（NN）的无参数特性，它不依赖于预先设定的阈值或参数，这使得算法更为稳健。首先，该算法以结构相似度作为基础，计算网络中每个节点的自然最近邻居，这一步骤构建了一个小值最近邻域图。通过这种方式，算法能够更精确地识别节点间的连接性和相似性，而不受外部参数的影响。 接着，算法选择邻域图中邻居节点数量最多的节点作为核心节点。然后，依据可达关系，围绕这些核心节点构建相应的社团。这一过程会不断重复，直至所有节点都被归入某个社团或者没有可归属的节点为止。这样，CD3N算法能有效地避免因参数调整而产生的结果变化，提高了社团检测的稳定性。 为了验证CD3N算法的有效性，研究者将其应用到空手道俱乐部网络和海豚网络这两个典型的复杂网络中，并将其与传统的SCAN算法进行了对比。实验结果显示，CD3N算法在参数敏感性方面表现出显著优势，它不仅能准确地识别社团结构，而且对参数的依赖性较低，因此在实际应用中具有更高的可靠性。 论文的作者包括朱庆生教授、蒋天弘硕士研究生和周明强副教授，他们在数据挖掘、软件工程以及复杂网络等领域有着深厚的学术背景。他们的研究成果不仅填补了现有社团检测算法的空白，也为复杂网络分析提供了一种新的、有效的工具。 这篇论文对于提高社团检测算法的鲁棒性，特别是在处理参数敏感性和识别网络中特殊节点方面，做出了有意义的贡献，对于复杂网络分析领域的未来发展具有重要的理论价值和实践意义。