复杂网络社团发现：K2-means聚类新方法

"该文提出了一种基于K2-means聚类算法的复杂网络社团发现新方法，通过节点的关联度定义和聚类中心选择，将复杂网络划分为多个社团，并利用模块度优化社团结构。这种方法能有效解决K2-means算法对初始化敏感的问题，并在经典模型中得到验证。" 在复杂网络的研究中，社团结构是网络分析的一个重要方面，它揭示了网络中节点间的高密度连接区域。传统的K-means聚类算法在处理这类问题时，由于其对初始中心点的选择较为敏感，可能导致不理想的聚类结果。赵凤霞和谢福鼎提出的新方法旨在改进这一问题，他们引入了边的信息中心度概念，这是一种衡量节点之间相互联系强度的指标。 信息中心度是复杂网络分析中的一个关键度量，它反映了节点在网络中的信息传播能力。在此基础上，作者定义了节点的关联度，这个度量有助于识别网络中紧密相连的子群，即社团。通过构建节点关联度矩阵，算法可以更准确地选择聚类中心，使得聚类过程更为合理。 新方法使用K2-means聚类算法进行节点的分组，将复杂网络划分为k个社团。每个社团内部节点之间的连接紧密，而社团间的连接较弱，这符合社团结构的定义。为了评估和优化社团结构，他们应用了模块度这一指标。模块度衡量了网络中实际存在的连接与随机网络中预期的连接之间的差异，高模块度意味着网络有明显的社团结构。 通过对Zachary Karate Club和College Football Network这两个经典复杂网络模型的实验，新方法的有效性和可行性得到了验证。Zachary Karate Club是一个社会网络，展示了成员之间的友谊关系，而College Football Network则反映了大学橄榄球队之间的比赛关系。这两个模型分别代表了不同类型的复杂网络，实验结果表明，新方法在不同的网络结构中都能找到合理的社团划分。 这项研究提供了一种改进的社区检测方法，适用于复杂网络的分析，尤其是在处理K-means算法的初始化敏感性问题上具有优势。这种方法对于理解和探索复杂系统，如社交网络、生物网络或互联网等，有着重要的理论和实践意义。