تشخیص جوامع

تشخیص جوامع یا اجتماعات Community Detection در شبکه‌های پیچیده مانند شبکه‌های اجتماعی آنلاین، شبکه‌های مخابراتی، یا شبکه‌های متریکس (Networks) در علوم اجتماعی، یک موضوع پژوهشی مهم است. این الگوریتم‌ها معمولاً سعی دارند جوامع یا گروه‌هایی از گره‌ها (نودها) در شبکه را شناسایی کنند. یک جامعه توسط گره هایی از انواع مشابه در یک شبکه تشکیل می شود. لبه های درون جامعه یال هایی هستند که گره ها را در یک جامعه به هم متصل می کنند. در زیر، چندین الگوریتم معروف برای تشخیص جوامع در شبکه‌ها آورده شده است:

1. الگوریتم اسپکترال (Spectral Algorithm):
– این الگوریتم بر اساس ویژگی‌های ویژه گراف (ماتریس اسپکترال) کار می‌کند.
– معمولاً از تجزیه مقادیر ویژه ماتریس لاپلاسیان یا ماتریس مجاورت استفاده می‌شود.

2. الگوریتم لووین (Louvain Algorithm):
– این الگوریتم یک الگوریتم خوشه‌بندی گراف است که با بهینه‌سازی یک معیار کیفیت خوشه‌ها، اقدام به تشکیل جوامع می‌کند.
– الگوریتم لووین به صورت محلی عمل کرده و بهبودهای مرتبط با جوامع را انجام می‌دهد.

3. الگوریتم نیومن (Girvan-Newman Algorithm):
– این الگوریتم با حذف یال‌های مهم بر اساس معیارهای بین‌مرکزیت (betweenness centrality)، جوامع را شناسایی می‌کند.
– الگوریتم به صورت بازگشتی یال‌ها را حذف می‌کند و هر بار بین‌مرکزیت را محاسبه می‌کند.

4. الگوریتم ماجولاریتی (Modularity Algorithm):
– این الگوریتم به دنبال تقسیم گراف به گروه‌هایی است که درون گروه‌ها تعامل بیشتری وجود دارد و بین گروه‌ها تعامل کمتر.
– مدولاریت یک معیار برای ارزیابی کیفیت یک تقسیم است.

5. الگوریتم برچسب‌گذاری اجتماعی (Community Labeling Algorithm):
– این الگوریتم از ترکیب اطلاعات شباهت گره‌ها و الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای تشخیص جوامع استفاده می‌کند.

6. استفاده از الگوریتم های فراابتکاری برای تشخیص جامعه که یک روش جدید و هوشمند محسوب میشه که میتوانید آموزش هایی در این صفحه پیدا کنید.

هر یک از این الگوریتم‌ها و روش‌های دیگر بر اساس ویژگی‌های مختلف گراف و معیارهای مختلف جوامع عمل می‌کنند. انتخاب الگوریتم مناسب بستگی به مساله خاص شما، نوع گراف و هدف تشخیص جوامع دارد.