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文档摘要

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基于相似紧度的复杂网络社团发现和演变研究

一、引言

复杂网络广泛存在于自然界与人类社会，如互联网、社交网络、生物网络等。这些网络呈现出社团结构特性，即社团内部节点连接紧密，社团之间连接稀疏。深入理解复杂网络的社团结构，对剖析网络功能、预测网络行为、揭示网络形成与发展机制至关重要。例如，在社交网络中识别社团，有助于理解信息传播路径、社区互动模式；在生物网络里确定功能模块，能辅助解析生物过程与疾病机制。

社团发现作为复杂网络研究的核心任务之一，旨在将网络划分成多个具有紧密内部连接的子群体。然而，传统社团发现算法多针对静态网络，无法适应现实网络动态演变的特性。现实网络中，节点与边随时间不断变化，社团