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节点与网络中其他节点的交互都是通过其邻居节点来
进行的，因此节点的邻居越多，意味着该节点能够
向外传递的信息越多，从网络外部接受信息也越容易。
有向网络中，又可以定义出度中心度、入度中心度。
社区发现是根据网络中的边的连接模式，把网络划分为群组。将网络划分为群组后最常见的属性是，同一群组内部的之间紧密连
接，而不同群组之间只有少数边连接。社团发现的目的是就要找到网络内部不同群组之间的自然分割线。简而言之，它是一个把网络自然划分为群组的问题，从而使得群组内有
许多边，而群组之间几乎没有边。然而，“许多”和“几乎没有”到底是多少，
这个问题值得商榷，为此提出了多种不同的定义，从而产生了不同的社团发
现算法8基于层次聚类的算法。
第一阶段：称为dularity
optimization，主要是将每个节点划
分到与其邻接的节点所在的社区中，以使得模块度的
值不断变大；
第二阶段：称为munity
aggregation，主要是将第一步划分
出来的社区聚合成为一个点，即根据上一步生成的社
区结构重新构造网络。重复以上的过程，直到网络中
的结构不再改变为止。步骤：1.初始化，将每个点划分在不同的社区中；
2.对每个节点，将每个点尝试划分到与其邻接的点所在的社区中，计算此时
的模块度，判断划分前后的模块度的差值Δq是否为正数，若为正数，
则接受本次的划分，若不为正数，则放弃本次的划分；
3.重复以上的过程，直到不能再增大模块度为止；
4.构造新图，新图中的每个点代表的是步骤3中划出来的每个社区，继续执
行步骤2和步骤3，直到社区的结构不再改变为止。
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