软件技术本栏目责任编辑：谢媛媛ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术第19卷第1期(2023年1月）社团结构调整和工作配置策略研究李坤，白茹鑫，田立勤，薛小燕，栾尚敏（华北科技学院计算机学院，北京065201)摘要：随着物联网、云计算的迅猛发展，大数据吸引了越来越多的关注，正在成为信息社会的重要财富。研究社团成员间亲密程度有助于了解社团成员的社交影响力并方便对成员的工作协同提供指导。为保证社团组织结构调整的合理性以及工作配置的均衡性，有必要研究社团成员间的亲密程度以及社团成员的影响力。运用Python3.6进行数据清洗和概化。通过numpy数组对上班时间和非上班时间的通话时长、通话次数构建矩阵，获得不同星期数、不同时间点、不同城市以及不同社团成员的通话次数分布情况。提出了多指标综合排序模型，调用networkx确定社团成员间亲密程度，形成社团成员影响力网络。采用GN算法检测社团结构，对社团成员进行团体划分，多次聚类分析法对社团负责城市进行区域划分。以主叫次数最多为依据设置各区域总部城市所在地。提出了基于方位角的位置排序法，通过球面距离公式计算分区负责人乘飞机遍历所负责城市一遍花费的最小时间。提出以社团成员影响力确定分管城市负责人的新政策。关键词：社团结构；networkx；GN算法；聚类分析；位置排序法中图分类号：TP399文献标识码：A文章编号：1009-3044(2023)01-0049-04开放科学（资源服务）标识码(OSID)：1引言复杂网络的研究在各个领域受到广泛关注，并在计算机、数学、生物学等领域体现出很大的应用价值。复杂网络研究的关键是通过社团结构了解网络性质。很多学者正在对社团结构的提取方法进行研究，例如Ker⁃nighan等人[1]研究对图的剖分问题，Newman[2]的研究引起了社团检测的研究热潮。目前已经出现了很多检测方法，这些方法从机器学习角度看都是无监督的方法。模块度用于定量的衡量社团结构的优劣，其值越大，对应的社团结构越好。因此模块度经常被作为目标函数，经过对其进行优化，尽力使其取得最大值，从而从网络中提取最优的社团结构。Guimera等人[3]将模块度作为目标函数，用模拟退火算法对其进行优化。Newman[4]应用谱分析法对问题进行求解，得到最优的社团结构。Newman[5]基于扩展的模块度矩阵，用同样的方法将2个子网络分别递归地进行分裂，得到最终的社团结构。2数据挖掘主要是运用Python3.6，导入pandas、numpy以及matplotlib三个库，挖掘数据信息。数据概化是一项前期基础...
