社区结构网络模型学术资讯

来源：人工社会

社区结构网络模型

人们之间的关系是多种多样的，他们之间形成的社会网络不仅仅是单一的某个小世界网络模型或者无标度网络模型，而是具有一定社区结构的复杂网络。在人工社会建模中对多个社会组织建立模型时，其中的人群关系就形成了具有一定社区结构的社会网络。可建立具有一定社区结构的人工社会网络来描述不同组织机构中人群之间的社会关系。

社区结构网络模型构造方法是根据社会组织和机构，将人分为不同的群体，单一群体的人员之间社会关系可使用具有普遍特性的小世界网络模型或者无标度网络模型来进行描述。而不同群体之间人员的社会关系可采用随机加边法构建。与群体间的社会连接相比，群体内部人员之间社会网络具有相对较小的平均路径长度和较高的聚类系数。人群内部个体间的连接概率p（in）比人群外部个体间的连接概率p（out）大。社区结构网络的构造方法一般有以下两种。

群体间随机加边法

该方法生成的网络服从群组内部节点连接紧密，而群组间节点连接稀疏的原则。首先将整个网络中的所有节点分成不同群组，使用基本网络模型(小世界网络或者无标度网络)在独立的群组内部建立网络连接;然后使用随机加边法在不同群组之间建立连边，使独立的多个群组形成连通网络。

在真实社会网络中连接度较大的节点在网络中处于重要位置，同时也可能是代表群组与外部群组进行交流和工作的节点，该节点与外部节点连接的可能性较高。此外，在真实社会网络中与外部节点有连接的内部节点数量与群组内部节点总数成一定比例。因此，事先确定与外部节点有连接的节点个数，可以更好地设计网络结构。

群体间随机加边法的社区结构网络

假设 100 个节点的社会网络，将所有节点平均分为两个独立的群组。在每一个群组内部使用NW小世界网络模型建立节点连接，群组内部随机加边概率pin =0.3。然后在两个群组之间使用随机加边法建立连接，且随机加边概率pout =0.01。可生成社区结构网络模型如上图所示。

重叠节点连接法

重叠节点连接法是通过某些同时属于多个独立群组的节点来构建社区结构网络。在真实社会中，某些节点扮演了多个角色，且隶属于不同群体。例如:大学教师在校园内既扮演了老师，同时在办公室扮演了同事，而回到家中又是家长角色。三种不同角色连接了三个独立的网络。该方法要求首先确定重叠节点及其所属群组，然后使用复杂网络基本模型(小世界网络或者无标度网络)分别为独立的群组生成网络连接。重叠节点同时连接多个群组内的节点，形成社区结构网络模型。

基于重叠节点连接法的社区结构网络模型

假设100个节点的社会网络，节点标号为k =1,2,3, 100节点为重叠节点，然后将剩余的 80 个节点平均分为两个独立的群组(重叠节点同时属于两个群组)。对于两个群组内的节点分别生成 NW 小世界网络模型，随机化加边概率为pin =0.3，可生成如上图所示的社区结构网络。图中圆圈符号表示网络中的重叠节点，其连接了两个独立的群组。

注：本文引自《面向应急管理的人工社会构建与计算实验》（邱晓刚、陈彬、张鹏著）第五章第二小节。

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来源：gh_02e4b6436343 人工社会

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