一种改进的模块性指标及其社群结构探测算法  

Modified modularity and the corresponding community structure detecting algorithm

作　　者：陈盈晖[1,2] 杜海峰[3] 李树茁[3,2] 

机构地区：[1]西安交通大学管理学院,陕西西安710049 [2]西安交通大学人口与发展研究所,陕西西安710049 [3]西安交通大学公共管理与复杂性科学研究中心,陕西西安710049

出　　处：《西安电子科技大学学报》2010年第2期374-379,共6页Journal of Xidian University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70671083);教育部"新世纪优秀人才支持计划"资助项目(NCET-08-0451);"长江学者"奖励计划资助项目;教育部长江学者和创新团队发展计划资助项目(IRT0855);西安交通大学"985工程"资助项目;美国Santa Fe Insti-tute国际项目基金;斯坦福大学联合资助项目

摘　　要：社群结构探测方法是社群结构研究的主要内容之一.首先总结了社群结构的特点,分析了Newman模块性指标Q的特点及其一般算法框架.然后,针对Newman模块性指标Q的不足,讨论了一种简化的社群结构探测模块性指标及相应算法;最后利用Ucinet和Pajek软件提供的网络数据进行试验,计算结果说明,基于简化的社群结构探测模块性指标是有效可用的,且模块性指标直接影响社群结构的探测结果.The community structure detecting strategies are one of the important research hot spots in the field of the community structure.Firstly,the basic characteristics of the network＇s community structure and the modularity are discussed,and then a basic algorithm framework based on the modularity for detecting the network＇s community structure is summarized.Secondly,based on the definition of Newman＇s modularity Q,a predigested modularity and the corresponding algorithm are explored.Lastly,compared with Newman＇s corresponding algorithms,the results of community detection for some networks,including Ucinet networks and Pajek networks,indicate that the algorithm based on the predigested modularity is effective to get the higher modularity and that the definition of the modularity can effect the results of detecting the community structure.

关 键 词：网络 社群结构 最优化 

分 类 号：N94[自然科学总论—系统科学]