基于Louvain算法的社交网络社区发现研究

发布时间：2021-10-09 20:12

　　社区发现常用来了解复杂网络的结构,挖掘社区成员之间内在的关联关系,当今检测大型网络中社区最广泛使用的方法之一是Louvain算法。Louvain是一种用于识别大型网络中的社区的简单,高效且易于实现的方法,它揭示了社区的层次结构,并允许在社区中进行缩放以发现子社区。本文分析了Louvain算法的基本思想,并用该算法对两个社交网络进行分类,得到了较好的分类结果。 

【文章来源】：电脑知识与技术. 2020,16(23)

【文章页数】：2 页

【部分图文】：

算法基本流程

socialship网络是从facebook社交平台上抓取的社交关系网络，网络中的成员来具有不同的学历，在不同的年份参加了不同的假期活动，具有一定的社交关系。通过Louvain算法聚类分析后得到如图1的结果。从聚类结果可以看出，socialship网络主要被分成了8个社区，分类依据主要是成员的学历、是否参加了相同的活动。分类效果较好，但仍然存在模糊的区域。football网络包含115个节点和616条边，其中网络中的结点代表足球队，两个结点之间的边表示两只球队之间进行过一场比赛，参赛的115支大学生代表队被分为12个联盟。比赛的流程是联盟内部的球队先进行小组赛，然后再是联盟之间球队的比赛。通过聚类分析得到如图2所示的结果。由图可知115成员被很好地划分成立12支球队。

football网络包含115个节点和616条边，其中网络中的结点代表足球队，两个结点之间的边表示两只球队之间进行过一场比赛，参赛的115支大学生代表队被分为12个联盟。比赛的流程是联盟内部的球队先进行小组赛，然后再是联盟之间球队的比赛。通过聚类分析得到如图2所示的结果。由图可知115成员被很好地划分成立12支球队。3 总结

【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的Louvain算法及其在推荐领域的研究[J]. 夏玮,杨鹤标.  信息技术. 2017(11)

硕士论文
[1]Louvain算法在社区挖掘中的研究与实现[D]. 李沐南.中国石油大学(北京) 2016



本文编号：3426937