网络中群落结构的发现和分析是近年来物理学界非常关注的一个课题,但由于计算量大,目前提出的大多数方法都不适合大型网络。这篇文章提出了一种新的聚类算法来检测群落结构,它比很多同类型的算法收敛地更快。作为这个算法应用的一个例子,这篇文章使用它来分析一个大型在线零售商网站上的销售项目网络,如果这些项目经常被同一个买家购买,那么网络中的项目就会被连接。该网络有超过40万个顶点和200万条边,该算法可以从这个网络中提取出有意义的社区,揭示了顾客购买习惯中存在的大规模模式。 | 网络中群落结构的发现和分析是近年来物理学界非常关注的一个课题,但由于计算量大,目前提出的大多数方法都不适合大型网络。这篇文章提出了一种新的聚类算法来检测群落结构,它比很多同类型的算法收敛地更快。作为这个算法应用的一个例子,这篇文章使用它来分析一个大型在线零售商网站上的销售项目网络,如果这些项目经常被同一个买家购买,那么网络中的项目就会被连接。该网络有超过40万个顶点和200万条边,该算法可以从这个网络中提取出有意义的社区,揭示了顾客购买习惯中存在的大规模模式。 |