隨著“大數(shù)據(jù)”時代的到來,我們正被數(shù)據(jù)所包圍,而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析方式已經(jīng)無法滿足對指數(shù)級增長的數(shù)據(jù)以及各種各樣相互之間有依賴關(guān)系的數(shù)據(jù)的處理。面向大規(guī)模數(shù)據(jù)的挖掘和運用已經(jīng)滲透到當(dāng)今的每一個領(lǐng)域,而隨著各種關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的增長,對網(wǎng)絡(luò)圖譜的分析和研究成為各界關(guān)注的熱點。本文瞄準軍事通信網(wǎng)絡(luò)圖譜的特殊性,軍事通信網(wǎng)絡(luò)中的圖關(guān)系數(shù)據(jù)與普通社交關(guān)系圖譜不同,它具有虛假、實時和隱蔽等特征,軍事目標之間的關(guān)系也更為復(fù)雜,依賴傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)圖譜排序的PageRank方法極難準確表征目標的重要程度。為了更好的掌握軍事通信網(wǎng)絡(luò)中不同節(jié)點的重要性,瞄準軍事通信網(wǎng)絡(luò)各級單位關(guān)系中虛假信息和隱蔽信息等新特性,提出面向軍事通信網(wǎng)絡(luò)的MilitaryRank方法。同時針對傳統(tǒng)的依賴重要目標節(jié)點擴張的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法具有社區(qū)震蕩等問題,提出彈性中心擴張子團的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法。構(gòu)建基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺的目標關(guān)系圖譜挖掘系統(tǒng)框架,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜節(jié)點排序和社區(qū)發(fā)現(xiàn)。本論文研究內(nèi)容及創(chuàng)新點如下:1、對Hadoop平臺整體架構(gòu)進行了研究,了解數(shù)據(jù)存儲層、資源管理器層和調(diào)度層各層之間的聯(lián)系。同時研究、搜集與歸納各種軍事通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)則,了解... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

HBase系統(tǒng)架構(gòu)

根據(jù)相似度從強到弱自底向上依次連接節(jié)點對，構(gòu)成樹狀圖（Dendrogram），然后選擇符合條件的分支位置進行橫切，形成社區(qū)。如圖 2.10：圖2.10 凝聚層次聚類概念圖Claust 等人的 CNM 算法[67]對 Newman 的快速貪心算法[68]進行改進，通過模塊度Q（Modularity）在每次迭代中的增量變化來作為橫向切分條件來合并節(jié)點對，當(dāng)模塊度的增量小于 0 時，結(jié)束迭代形成社區(qū)結(jié)構(gòu)。分裂層次聚類與凝聚法恰好相反，通過給定閾值找到連接關(guān)系最弱的節(jié)點對，并刪除他們之間的聯(lián)系，將網(wǎng)絡(luò)劃分為越來越小的子圖，此時連通的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成社區(qū)。Radicchi 算法[69]將邊聚系數(shù)作為閾值，迭代刪除邊聚系數(shù)最小的邊，判斷子圖是否符合強連通圖條件來輸出社區(qū)。Spectral 算法[70]則是根據(jù)特征向量找到最大特征值對應(yīng)的特征向量

LFR仿真網(wǎng)絡(luò)通信節(jié)點圖譜

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]基于改進PageRank算法的文獻價值評估方法研究[D]. 喬紅光.河北大學(xué) 2013
[3]基于標簽傳播的實時社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究[D]. 信楠.浙江大學(xué) 2013
[4]基于MapReduce的個性化PageRank算法研究[D]. 劉記云.哈爾濱工程大學(xué) 2013
[5]社團劃分算法并行化研究[D]. 李尚英.山東師范大學(xué) 2012
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[9]基于Hadoop平臺的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究[D]. 程鵬.東北大學(xué) 2011
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本文編號：3321865