快速分裂算法：复杂网络社团结构高效划分

在本文中，研究者针对现有分裂算法在处理大型复杂网络时存在的问题，如时间复杂度过高和无法适应社团数目未知的情况，提出了一个创新的快速分裂算法。该算法主要借鉴了电压谱分割算法和GN算法的思想，特别强调了扩散距离在社团结构划分中的应用。扩散距离作为分割依据，有助于捕捉网络中节点间的连接强度，从而更准确地识别社团结构。 算法的核心是利用模块度函数来衡量社团结构划分的满意度，这是一种评估网络社区划分质量的重要指标，它旨在最大化社区内部的联系并最小化社区之间的联系。通过这种方法，算法能够在保证社团结构质量的同时，显著降低计算复杂度。实验结果显示，相较于传统的社团结构划分算法，基于扩散距离的快速分裂算法在时间和效率上表现出显著优势，无论是对于稀疏网络还是密集的非稀疏网络，都能实现高效的计算，体现了算法的高效性和稳定性。 作者团队由张聪、沈惠璋和李峰组成，他们分别来自上海交通大学安泰经济管理学院，他们的研究领域涵盖了复杂网络、数据挖掘以及网络安全性等。论文指出，该算法的提出是为了应对大型复杂网络社团结构划分的挑战，其突出贡献在于提供了一种新的解决方案，能够更好地适应大规模网络环境，使得社团结构划分更加精确且高效。 此外，该研究还被资助于国家自然科学基金项目和高等学校博士学科点专项科研基金，这表明其在学术界得到了一定的认可和支持。文章的关键词包括复杂网络、社团结构、分裂算法、模块度和扩散距离，这些都是理解论文核心内容的关键术语。整体而言，这项工作为复杂网络的研究者和实践者提供了一个有效的工具，有助于提高社团结构分析的效率和准确性。