刘文星，范 敏+，李金海

1.昆明理工大学 数据科学研究中心，昆明 650500

2.昆明理工大学 理学院，昆明 650500

社会网络分析（social network analysis，SNA）起源于物理学中的适应性网络。通过研究网络关系及其结构，有助于把个体间相互关系即“微观”网络与大规模的社会系统的“宏观”结构相结合，从而得到一些有意义的概念、模式和分析结果。近年来，把复杂网络分析技术、社会网络分析理论与图论以及社会学、心理学、人类学、数学、通信科学等领域相结合，逐步发展成一个非常有潜力的研究分支。它在许多方面获得了重要的研究成果，比如：生物社区研究、传染病网络研究、城市化研究、网络经济体系研究等。

社会网络分析中的社区划分是从网络中获取概念、模式的基础，也是社会网络分析研究中的重点。现有的社会网络社区划分的研究主要集中在分布式算法设计、有先验信息的划分算法设计、模糊结构社区划分和进化网络划分等方面。文献[1]提出了一种分布式局部搜索算法，该算法是以顶点为中心的计算模型，采用了分布式图着色策略来区分相邻节点。文献[2]提出了一种基于信息熵的划分方法，并运用模拟退火算法，引入了一个新的定义，即超边切分、微切割。文献[3]主要通过构造特征矩阵和网络中的先验内容信息提出了一种基于半监督矩阵分解和随机游走的算法。文献[4]通过对网络的拟合，提出了一种新的假设检验框架，能够自动确定各种网络中的社区数量，并且快速检测模拟网络和实际网络中的社区结构。……