复杂网络中的群组检测：一种算法及与最先进技术的比较

复杂的现实世界网络通常展现出特征性的节点群组，如社区和模块。这些群组在各种应用中具有价值，特别是在大型社交和信息网络中。然而，尽管文献中已提出众多社区检测技术，但针对其他类型节点群组的方法相对较少，且往往存在某些局限性。我们提出了一种简单的基于传播的通用群组检测算法，该算法无需先验知识且具有近乎理想的复杂度。其主要创新在于通过适当的分层群组细化过程揭示不同类型的群组。所提出的算法在各种合成和现实世界网络上进行了验证，并在群组检测、层级发现和链路预测任务上与十二种其他最先进 (state-of-the-art) 方法进行了严格比较。该算法在社区检测方面与最先进技术相当，而在通用群组检测和链路预测方面则更为优越。基于比较结果，我们还讨论了复杂网络群组检测未来工作的一些主要方向。