基于模块度的复杂网络社团结构聚类新算法

针对传统的分裂聚类算法删除连边会影响节点划分的问题,结合K-means算法的思想并加以改进,提出了一种以邻居节点为聚类备选集,所有社团中心节点同时聚类的同步聚类算法。该算法根据节点中心度和最短路变化率确定社团中心节点集,然后以中心节点为社团中心,以邻居节点为聚类备选集合进行聚类,完成社团的划分。将算法应用到Zachary网络中并与GN算法、Top Leader算法进行比较,仿真结果表明该算法对网络有较好的划分。