工程专业复杂网络的社区发现算法研究

自工业革命爆发以来，计算机互联网技术得到高速发展，我们也进入了日新月异的互联网时代。正是因为它的快速发展使得整个各个国家的距离无限缩小，就如同生活在一个村庄里一样，地球村的说法也就不足为奇。当然也渐渐的发现我们衣食住行各个方面的行为活动生活都处于复杂网络之中。

我们所生活的大千世界其实都可以看成一个由若干相互作用的子系统组成的复杂系统,如果我们把子系统抽象为节点，将各个子系统间的相互影响抽象成连接节点的边,复杂系统就会演变为一个复杂网络。例如,流行病传播网和科学家协作网络，社会系统中的人际关系网、生态系统中的神经元网、基因调控网和蛋白、生物新陈代谢网、科技系统中的电话网、因特网和万维网，等等都是典型的复杂网络。

复杂网络根据评判标准的不同可以划分为结果也是不一样的，如果参考边的权重值为标杆,复杂网络可以分为无权复杂网和有权复杂网。

鉴于前网络中的边的方向性,复杂网络可以分为有向网络和无向网络。此外，假如以社区是否有重叠的标准,复杂网络则可以看成是重叠社区网和非重叠社区网组成的交叉混合的大型复杂网络。当然我们也可以综合网络拓扑机构、节点的归属度、边的全权重值等各个方面信息对复杂网络进行归类处理,从而产生了一类结构和内容更加复杂的异质型网络。例如，很多在线的社交门户网络新浪微博网络、知乎论坛、校内网、Facebook 等都是典型的异质型网络,在这些网络中,节点的定义更抽象、内容也更广泛。

与此同时，网络的边代表的内容也千差万别，甚至可能是通过综合分析各种指标后的计算参考值。总之,复杂网络的研究为我们探索生活中各个实体网络提供了新方法、新思路，对复杂网络进行学习与研究，不论在理论创新和项目科研上都有十分重要的意义。 在一般的复杂网络研究中会做出如下定义：用复杂网络中的每一个节点代表一个实体,例如在淘宝网络系统中，每一淘宝玩家都代表一个节点，自然网络中的边则代表制定网络系统中实体之间的相互关系,例如淘宝系统网络的边即代表购买玩家与售出玩家之间是否直接或间接存在交易关系。

根据这样类似的复杂网络构建方式，我们可以把许多系统经过建模分析后抽象为网络，然而在构建了真实的网络系统之后,系统内部各元组之间也存在着一定的联系，可以将其进一步抽象为具有一定组织联系的小型划分，这类小型划分共同作用下体现了整个系统的功能，并且这些小型的划分的内部都会按照在一定的切合度组织起来，来维持内部划分内的紧密联系。我们把这样的小型划分称之为为复杂网络的社区。