复杂网络中的社区发现算法及其应用进展
网络社区发现目录概述</
一、复杂网络与社会网</
1. 复杂网络</: 它们具有非线性结构，特点鲜明</，如小世界效应和幂律分布。理解它们的关键在于复杂网络模型，如随机图模型和自组织临界性理论。
2. 社会网络分析</: 社会网络研究对象包括人际关系和信息传递，分析方法多样</，如度中心性、接近中心性等。
二、社区现象</
1. 社区概念</：指人们在共享兴趣、价值观或地理位置时形成的紧密群体。虚拟社区的出现，揭示了社区现象的新面貌。
2. 社区发现</: 通过算法识别网络中的社区结构，如图分割、W-H算法等，是理解网络结构的关键步骤。
三、社区发现技术</
1. 图分割方法</：基础手段，通过划分节点分组来揭示社区。
2. W-H算法</：一种经典的社区检测算法，具有较高的准确度。
3. 层次聚类法</：通过分层划分实现社区划分。
4. GN算法</：改进版本，用于更精细的社区划分。
四、新发展与应用</
1. 改进的GN算法</：增强原有算法性能，适应新需求。
2. 派系过滤算法</：聚焦于发现社区内的子群。
3. 局部社区发现</：关注个体在特定场景下的社区归属。
4. Web社区发现</：扩展到网络环境下的社区挖掘。
五、个性化服务</
1. 个性化服务</：根据用户行为和社区划分提供定制内容。
2. 信息流个性化</：基于用户兴趣和社区动态推送信息。
3. 社区用户模型</：构建用户在社区中的行为模型，提升服务精准度。
更多应用如：资源表示</、文档推送</及协助者推荐</。
六、互联网社区与应用</
1. 互联网社区发现</：拓宽了社区研究范围，涉及网络行为和在线互动。
2. 电子商务</：社区在电商中的作用，如用户评价和购物推荐。
3. 网络文化安全</：社区在维护网络秩序和信息安全中的作用不容忽视。