复杂网络中的重叠社区发现算法研究的综述报告.docx

复杂网络中的重叠社区发现算法研究的综述报告
复杂网络中的重叠社区发现算法研究综述
随着社交媒体和信息技术的普及，复杂网络的研究变得越来越重要。复杂网络通常用图表示，其中节点代表实体，连线表示它们之间的联系。社区发现作为分析复杂网络的一种重要方法，是为了找到网络中有紧密联系的节点集合。在现实生活中，社区结构普遍存在于各种类型的网络中。例如，人类社交网络中存在着家族、同事和朋友之间的社区，学术网络中存在着共同研究方向的科学家之间的社区。重叠社区发现则是社区结构研究中较为复杂和实用的问题之一，其研究目的是找到节点集合之间有交叉关系的社区。
重叠社区发现算法主要分为两类：非基于种子节点的重叠社区发现算法以及基于种子节点的重叠社区发现算法。非基于种子节点的重叠社区发现算法的主要思想是通过优化某些目标函数来划分网络。基于种子节点的重叠社区发现算法将一般社区发现算法中的种子节点概念引入了重叠社区发现过程，选取一个或一组种子节点，逐步生成其他相似节点，形成重叠社区。
在以下内容中，本文将介绍常见的重叠社区发现算法。
1.CO-Net算法
CO-Net分为两个阶段，第一阶段通过簇化过程建立不同种类的社区以及种子集合，第二阶段将种子节点扩展到整个网络，从而划分出重叠社区。具体地，CO-Net首先对社区进行预分配，随后将种子节点扩展到相邻节点。通过计算不同社区之间节点的重叠度，终止扩展过程。最后将重叠节点分配到所有包含其节点的社区中。
2.COPRA算法
COmmunityPRopagationAlgorithm(COPRA)是一种基于种子节点的重叠社区发现算法。该算法将网络分为模块并为每个模块分配种子节点。随后，COPRA在网络上进行信息传播。当具有相似社区标签的节点接近时，它们就可以成为一个社区。重叠节点会被分配到所有的社区中。
3.CPM算法
CliquePercolationMethod（CPM）是一种非基于节点的重叠社区发现算法。其基本思想是提取一组最大的k个团（k个完全联通节点的子图），并计算这些团之间的交叠。毗邻的团之间重叠度超过k-1即可认为它们是相邻的团。将相邻的团合并成社区。
4.EAGLE算法
ExplicitlyAggregatingLinksintoGroupsforEvolutionary(EAGLE)是一种非基于种子节点的重叠社区算法。EAGLE使用模糊聚类技术，其中一个节点可以属于多个社区。EAGLE还使用了进化思想来发现一组可能的社区集合。
总的来说，重叠社区发现算法由于实际应用的需要，成为了社区发现算法研究中的重要分支，越来越受到研究者们的关注。上述算法是其中一些经典的、常用的算法，但是随着研究的深入，新的算法也在不断增加。未来的研究工作中，可以考虑将模型结合起来以达到更高的效果和准确性，以期获得更实用和更好的结果。