社区检测是图论中的重要研究方向，旨在识别网络中结构紧密的子群体。以下是核心内容概览：
关键概念 🌐
- 社区：网络中节点密度高的聚集区域（如同社交圈或功能模块）
- 模块度：衡量社区划分质量的指标（值越高表示划分越优）
- 重叠社区：允许节点属于多个社区的复杂场景（如跨学科研究）
常用算法 🧰
- Louvain算法（快速优化）
- Girvan-Newman算法（基于边介数）
- Label Propagation（标签传播）
应用场景 🌟
- 社交网络分析（识别兴趣群体）
- 生物信息学（基因调控网络）
- 信息推荐系统（用户分群）
- 城市交通网络（区域划分）
实践建议 📝
- 使用Gephi或Cytoscape进行可视化探索
- 结合真实数据集（如 Kosaraju's algorithm）验证算法效果
- 关注社区动态演化（时间序列分析）