局部分裂法：高效发现重叠社区

本文探讨了一种创新的局部重叠社区发现方法，该方法针对传统重叠社区检测算法存在的问题进行改进。在传统的重叠社区模型中，节点可能同时属于多个社区，导致社区结构复杂难以处理。为了解决这个问题，研究者提出了一种策略，首先通过分裂节点，将原本的重叠社区转化为非重叠的社区结构。这个过程的关键在于确定一个称为“分裂系数”的指标，它衡量了每个节点被分解的可能性。局部方法被用来计算每个节点的分裂系数，优先选择那些分裂系数较大的节点进行分割。 在分裂操作后，利用已有的非重叠社区发现算法对这些子集进行划分，形成新的、不重叠的社区。接着，将这些分裂后的节点重新组合回原网络，从而恢复出原有的重叠社区结构。这种方法的优势在于其高效性和时间复杂度上的优势，相比于全局方法，它能够在保持发现重叠社区效果的同时，显著降低计算复杂度。 实验结果表明，这种局部方法能够有效地识别出社区间的重叠关系，且在实际应用中展现出良好的性能。通过边聚集系数和实际案例分析，方法的有效性得到了验证。因此，这项工作不仅提供了新的思路处理重叠社区问题，还为后续的社区挖掘和网络分析提供了实用工具，对提高网络数据分析的精度和效率具有重要意义。 关键词：重叠社区、边聚集系数、分裂系数、局部方法 这篇文章的核心贡献是提出了一种创新的社区发现技术，通过局部策略处理重叠问题，使得算法在保持社区结构完整性的同时提高了计算效率，对于深入理解复杂网络的组织结构具有重要的理论和实践价值。