加权复杂网络BGLL社团检测：DBGLLJ算法

"这篇文章主要介绍了一种名为DBGLLJ的加权复杂网络社团检测算法，该算法基于节点相似性和Jaccard系数，用于解决网络中的重叠社团检测问题。通过对网络进行节点重要度重构，并利用模块度增益和模块密度增益作为优化指标，DBGLLJ算法实现了网络的硬划分，并结合改进的Jaccard系数进行重叠社团的检测。实验证明，DBGLLJ算法在标准LFR网络和真实网络中表现出较高的重叠模块度、检测准确性和运算效率，对现实复杂系统的因效性网络分析具有较高的应用价值。" 加权复杂网络是指那些包含多种权重关系的网络结构，这些权重可能表示不同类型的交互或连接强度。在这样的网络中，社团检测的目标是识别出一组节点，这些节点之间的连接比它们与网络其余部分的连接更为紧密。 重叠社团检测是复杂网络分析的一个重要课题，因为在实际网络中，节点往往可以同时属于多个社团。传统的社区检测方法通常假设节点只能属于一个社团，这在处理具有重叠性质的社区时会受到限制。 Jaccard系数是一种衡量集合相似性的统计量，它定义为两个集合交集大小除以并集大小。在本文中，Jaccard系数被用来度量节点间的相似性，从而帮助识别节点所属的社团。 DBGLLJ算法首先利用节点重要度来重新构建网络。节点重要度的计算有助于突出关键节点，这些节点在网络结构中起着关键作用。接下来，算法采用模块度增益作为阶段函数，模块密度增益作为目标函数，通过优化这两个指标来进行网络的硬划分。硬划分意味着每个节点最终会被分配到一个社团，而不是同时属于多个。 改进的Jaccard系数被引入来处理重叠社团的问题，使得节点可以同时属于多个社团，并且能够更准确地捕捉节点之间的相似性和社团的复杂结构。这种方法提高了检测重叠社团的能力和准确性。 通过在LFR（Lancichinetti-Fortunato-Radicchi）生成模型网络和真实网络上对比测试，DBGLLJ算法的表现优于其他三种算法，显示出了更高的重叠模块度和检测精度。此外，其运算效率也相对较高，这意味着它能够在合理的时间内处理大规模网络。 最后，该算法被应用于现实世界的复杂机电系统因效性网络中，结果显示DBGLLJ算法的重叠社团检测结果良好，具有较高的实用价值，为理解和分析此类网络提供了有力工具。DBGLLJ算法为加权复杂网络的重叠社团检测提供了一个有效且高效的解决方案。