基于networkx聚类技术—复杂网络社团检测（附完整版代码）_networkx集成的社区检测算法

作者：小蓝xlanll | 2024-02-09 09:25:17

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networkx集成的社区检测算法

实验背景

复杂网络社团结构定义为内紧外松的拓扑结构，即一组节点的集合，集合内的节点交互紧密，与外界节点交互松散。复杂网络社团结构检测广泛的应用于信息推荐系统、致癌基因识别、数据挖掘等领域。近年来，社区检测得到了快速的发展，这主要是由于 Newman 提出了模块度(modularity)的概念，从而使得网络社区划分优劣可以有一个明确的评价指标来衡量。模块度越大，对应的社区划分越合理。

社团检测就是在复杂网络上做聚类，聚类出来的就是社团。

某跆拳道俱乐部数据由 34 个节点组成，由于管理上的分歧，俱乐部要分解成两个社团。

该实验的任务即：要求我们在给定的复杂网络上检测出两个社团。

分析与设计

实验思路分析如下：

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