聚类多网络

Question

我在寻找网络中的社区检测方法。例如，如果我有一个由100人组成的网络(每个节点都是一个人)，那么如何集群节点呢？将这些人分组的最佳方法是什么？我知道这个问题很开放，但我只是在寻找一个正确的方向。

Answer 1

你的问题在某种程度上是不清楚的，有两个不同的图聚类问题。一种是拥有不同图形的数据集，您希望对相似的图进行聚类(在本例中，每个对象都是一个图)，另一种是当您有一个图(例如，一个社交网络)，并且希望在该图中对相似的节点进行分组(这里每个对象都是一个节点)。

第一个问题需要嵌入图，这就是将图转换成n维流形，从这里开始，就有了一个经典的聚类问题。对于这种情况，请看一下霍斯特邦克所做的事情。

一个更简单的方法是网络特征提取和应用经典的聚类方法。这些特征是聚类系数、聚类性指数、平均最短路径长度、密度、直径、平均中心性等统计和拓扑网络测度。这种方法更多地考虑了决定现实世界现象的特征，如生物网络或社会网络。

第二个问题在文献中通常称为社区检测。有几种基于模块化评分、信息论、拓扑结构或谱图论的方法。