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04-communities 图机器学习之社区

时间:2020-02-07 01:38:43      阅读:108      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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网络中的社区结构


信息流通:
节点在此扮演了什么角色?
连接扮演了什么角色?

非网络时代,人们是如何获取工作的?
通过人脉,然而,不少关系是泛泛之交,而亲密关系较少。 那为什么泛泛之交反而更有用?
结构上:短距离的关系亲密,长距离的关系弱
信息上:长距离:获取更多信息
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三角闭合——高度聚集的系数
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边重叠?
N(i):节点i的邻居集 计算Oij时要除去i,j节点
当overlap==0时,该边为局部桥梁
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以下是基于通话网络的分析,可以看出,两节点间的路径越长,其邻居重叠性越多
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网络社区:包含。一系列紧密连接的节点集合, 大量的内部连接及小勺的外部连接
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如何发现社区?如何拆分网络?
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给定边和节点数的configuration model:
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使用Q值来衡量S是否为G的社区
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Louvain 算法:
贪心算法,时间性能 O(nlogn) 支持带权重的网络,提供分层的社区
可应用于更大的网络,时间性能高,较快收敛

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具体看课件,尚未详细看(!!!)
Modularity:将图划分为社区


检测重叠社区:BigCLAM
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1) 基于节点的社区关系定义一个生成模型——Community Affiliation Graph Model (AGM)
2) 对于给定的G,假设G是由ASM生成的;找到最佳的AGM;然后,发现社区
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。。。。。。




















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原文地址:https://www.cnblogs.com/combfish/p/12271467.html

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