文献综述
21世纪是计算机网络技术高速发展的时代,其改变了人们的日常生活方式,使得现代信息能够在国际间、地区间快速传递,极大程度地促进了各行各业的发展。同时现在的网络越来越复杂,计算机技术的发展也越来越快,如何调整信息化技术而是其不断发展就成为了现代电子科技技术发展的重要课题。
随着复杂网络性质的物理意义和数学特性的深入研究，人们发现在大部分的复杂网络都具有一个共同的性质，即社团结构。也就是说，整个网络可以划分为若干个社团，这些社团内部节点之间紧密连接，社团之间连接较为稀疏。
对复杂网络中社区结构的研究已经有很长的历史。目前，基于分级聚类的方法被提出并逐渐成为研究的主流方法。根据从网络添加边或是移除边，分级聚类方法可以分为: 凝聚方法和分裂方法。
凝聚方法的基本思想是用某种方法计算出各节点对之间的相似性，然后从相似性最高的节点对开始，往一个节点数为n而边数为0的原始空网络中加边。可以中止于任何一点。
分裂算法，一般是从所关注的网络着手，试图找到已连接的相似性最低的节点对，然后移除连接它们的边。
本文首先深入研究了网络社团的定义、结构及当前主流的网络社团算法，分析其差异及优缺点。研究表明，挖掘网络的社团结构，有助于网络拓扑结构，分析其功能和隐含模式，预测复杂网络的行为，在社会网络、生物信息、搜索引擎、信息推荐、精准营销等领域有较大的应用价值。由于以上大多数研究都是基于代码的研究，而没有可视化平台，对于某些想要初步学习或了解算法的初学者难以入手，因此开发一个关于社团发现算法的可视化平台显得较为重要。
[1]张超峰. 基于复杂网络理论的计算机网络拓扑分析[J]. 现代国企研究,2015,0(20)
[2]肖雪陈云伟 邓勇.基于节点内容及拓扑结构的引文网络社团划分[J].图书情报知识,2017,0(1)
[3]杨海涛何宇.基于复杂网络的指控系统信息网络拓扑结构研究[J].指挥与控制学报,2015,1(2).
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