复杂网络聚类方法有哪些

复杂网络聚类方法的核心在于利用节点拓扑结构与属性相似性，通过层次聚类、谱聚类或基于密度的算法，将网络划分为内部连接紧密、外部连接稀疏的社区模块，以实现数据的高效降维与模式识别，在2026年的数字化转型深水区,复杂网络已不再局限于社交图谱，而是深度渗透至金融风控、生物信息学及物联网感知层，面对海量异构数据，传统的……