一种基于超图的超网络社团划分方法技术

本发明专利技术公开了一种基于超图的超网络社团划分方法，从超图理论的视角出发，对于超网络进行分析，尤其是将GN算法引入到超网络理论研究的实际中，通过GN算法，对于在超网络社团中的划分引入一个新的方向，在实验的过程中，通过对GN算法的深入研究以及超网络图的构成要素分析后，将超网络图转化为2

【技术实现步骤摘要】
一种基于超图的超网络社团划分方法


[0001]本专利技术涉及复杂网络社团划分
，特别涉及一种基于超图的超网络社团划分方法。

技术介绍

[0002]随着大数据技术发展，复杂网络社团划分的研究也取得了一定的新成果。研究复杂网络中的社团划分及其结构，对于分析复杂网络各要素之间以及局部和整体之间的关系有着重要的意义，复杂网络社团划分是揭示复杂网络的社团结构的常用方法。因此，复杂网络社团划分的研究具有很重要的作用，其在生物学、社会学、计算机图形学、物理学等等领域有广泛的应用。
[0003]目前，现有技术中已经提出了许多算法用于复杂网络社团结构的划分。1955年，1973年，FiedlerM提出了一种社团划分经典算法－谱平分法，该算法是在基于Laplace矩阵的性质上进行网络社团划分的算法，通过该算法得到的最终划分结果与网络中社团的明显程度有着重要关系。Girvan和Newman在2002年提出了GN算法，这一算法在近些年已经逐渐成为社团结构划分的一种标准性算法。2003年，Tyler等人在研究电子邮件网络时发现了一种改进算法，这是一种采用节本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于超图的超网络社团划分方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建超图H＝(V，E)；步骤2：基于超边将超图转化为线图；步骤3：基于超边将超图转化为2
‑
section图；步骤4：利用GN算法利用转化后的线图或2
‑
section图进行社团划分。2.根据权利要求1所述的一种基于超图的超网络社团划分方法，其特征在于，步骤2的具体步骤包括：步骤201：对于超图H＝(V，E)，V代表超图的各顶点集合，E为超图的边集；步骤202：分别以超边和顶点为横纵坐标列出超图的关系矩阵；步骤203：若超边e
j
包含顶点i，则矩阵的元的值即为1，否则为0；步骤204：以超图的超边为线图顶点，超图顶点为线图的边，建立线图邻接矩阵，当且仅当超边非空时，e
i
和e
j
是相邻的，此时邻接矩阵的值为1，绘制得到转化后线图。3.根据权利要求2所述的一种基于超图的超网络社团划分方法，其特征在于，步骤3的具体步骤包括：步骤301：超图H＝(V，E)中包含n...

【专利技术属性】
技术研发人员：李发旭，卫良，胡枫，
申请(专利权)人：青海师范大学，
类型：发明
国别省市：