摘要：Abstract—Complex social network analysis methods have been applied extensively in various domains including online social media, biological complex networks, etc. Complex social networks are facing the challenge of information overload. The demands for efficient complex network analysis methods have been rising in recent years, particularly the extensive use of online social applications, such as Flickr, Facebook and LinkedIn. This paper aims to simplify the network complexity through partitioning a large complex network into a set of less complex networks. Existing social network analysis methods are mainly based on complex network theory and data mining techniques. These methods are facing the challenges while dealing with extreme large social network data sets. Particularly, the difficulties of maintaining the statistical characteristics of partitioned sub-networks have been increasing dramatically. The proposed Normal Distribution (ND) based method can balance the distribution of the partitioned sub-networks according to the original complex network. Therefore, each subnetwork can have its degree distribution similar to that of the original network. This can be very beneficial for analyzing sub-divided networks and potentially reducing the complexity in dynamic online social environment.

理解：本文主要讨论了在大规模的复杂网络下遇到的分析难题，网络过于复杂，所以一个比较好的方法是将原来的网络进行分解成更小规模的网络就可以加快分析的速度。

　　这里面的一个主要的问题就是，分解之后的sub-network是不是和原来的网络具有一样的性质。

      介绍了其他几种已经有的划分网络的方法，然后提出了自己的方法，好像是在前人基础上的一个整合。分为两个部分，partition , merge。

　　最后在一个数据集上面做了实验给出了结果，感觉数据集有点小，不知道做研究时候需要很大的数据集做实验。

      大概花了三个小时读这个论文，内容比较简洁，查了一些名词术语、一些资料，感觉还是有点收获的。

收获：

　　1.大概了解了幂律分布的概念，power-law distribution ,链接 ： http://blog.sina.com.cn/s/blog_49f6467e0100qh9l.html

　　2.查了一些名词的意思

　　3.对网络的一些术语有了一点了解，比如scale-free无标度网络，

　　在网络理论中，无尺度网络（或称无标度网络）是带有一类特性的复杂网络，其典型特征是在网络中的大部分节点只和很少节点连接，而有极少的节点与非常多的节点连接。这种关键的节点（称为“枢纽”或“集散节点”）的存在使得无尺度网络对意外故障有强大的承受能力，但面对协同性攻击时则显得脆弱。现实中的许多网络都带有无尺度的特性，例如因特网、金融系统网络、社会人际网络等等。----维基百科  ，链接 ：  https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%97%A0%E5%B0%BA%E5%BA%A6%E7%BD%91%E7%BB%9C

　　4.度分布：degree distribution 度分布是指节点的度的分布情况。在网络中，每个节点都与另外某些节点相连，这种连接的数目叫做这个节点的度。在网络中随机抽取一个节点，它的度是多少呢？这个概率分布就称为节点的度分布^[2]:11。

Complex social network Partition for Balanced Subnetworks---Hao Lan Zhang,Jiming Liu,Chunyu Feng,Chaoyi Pang,Tongliang Li,Jing He阅读