本文關(guān)鍵詞：藏文web網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分研究與實(shí)現(xiàn)　出處：《西北民族大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：大量的藏文Web頁面中存在著海量關(guān)系,從底層觀點(diǎn)來看,這些頁面節(jié)點(diǎn)是由超鏈接互相指向而形成在一起的社區(qū)。本文首先對網(wǎng)頁鏈接的處理技術(shù)做了介紹,分析了各種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型,說明了模型的建立過程,對建立藏文Web網(wǎng)絡(luò)模型中的難點(diǎn)進(jìn)行了分析,包括識別一個GB碼網(wǎng)頁是否是藏文網(wǎng)頁的問題,并采用高級語言設(shè)計了網(wǎng)頁節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。然后本文列出了社區(qū)劃分中常用的三種網(wǎng)絡(luò)模型:Karate club網(wǎng)絡(luò)、Dolphin網(wǎng)絡(luò)、Football網(wǎng)絡(luò),并與藏文Web網(wǎng)絡(luò)模型一起做了分析。最后通過對模型產(chǎn)生背景的比較,從適用于已知社區(qū)個數(shù)和未知社區(qū)個數(shù)的不同種類算法不容易整合評價的角度,提出了用噪聲節(jié)點(diǎn)去評價劃分質(zhì)量的方法。目前現(xiàn)存的社區(qū)劃分算法大多針對無向圖來進(jìn)行敘述,而藏文Web網(wǎng)絡(luò)中的頁面節(jié)點(diǎn)和鏈接總體上是一種有向圖結(jié)構(gòu),因此本文在分析以往經(jīng)典的無向圖社區(qū)劃分算法之外,對各種理論上網(wǎng)絡(luò)模型的生成過程進(jìn)行了適合有向圖的變化探討,之后提出了一種基于星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞木W(wǎng)頁社區(qū)劃分算法。將GN算法劃出的社區(qū)個數(shù)控制在與本文算法劃出個數(shù)相同的情況下,從噪聲節(jié)點(diǎn)的角度對比本文算法,發(fā)現(xiàn)有不錯的結(jié)果,并且最終采用可視化工具將其呈現(xiàn)出來。本文的創(chuàng)新點(diǎn)有：采用跨平臺的Java語言實(shí)現(xiàn)的藏文Web識別,無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的有向圖社區(qū)劃分算法,通過噪聲節(jié)點(diǎn)去整合評價已知社區(qū)個數(shù)和未知社區(qū)個數(shù)的社區(qū)劃分算法。在未來的進(jìn)一步工作中,將會考慮對算法做適當(dāng)?shù)倪f歸改寫和多核優(yōu)化。
[Abstract]:A large number of Tibetan Web pages have a large number of relationships, from the bottom of the point of view. These page nodes are a community formed by hyperlinks pointing to each other. Firstly, this paper introduces the processing technology of web links, analyzes various complex network models, and explains the establishment process of the models. The difficulties in establishing Tibetan Web network model are analyzed, including the problem of identifying whether a GB code web page is a Tibetan web page. The data structure of the web node is designed by using high-level language. Then, three common network models in community division are listed: the Dolphin club network and the Dolphin network. Football network and Tibetan Web network model are analyzed together. Finally, the background of the model is compared. From the point of view that different kinds of algorithms suitable for the number of known and unknown communities are not easy to integrate and evaluate. This paper proposes a method to evaluate the partition quality by noise-nodal nodes. Most of the existing community partitioning algorithms are described for undirected graphs. The page nodes and links in Tibetan Web network are a kind of directed graph structure in general, so this paper analyzes the classical undirected graph community partition algorithm. The generation process of various network models in theory is discussed in this paper, which is suitable for the change of directed graph. After that, a new algorithm of web page community partitioning based on star network topology is proposed, which controls the number of communities identified by the GN algorithm under the same number as the algorithm in this paper. From the point of view of noise-node comparison, we find that there are good results. Finally, the visualization tools are used to show it. The innovations of this paper are: Tibetan Web recognition using cross-platform Java language, non-scale-network directed graph community partition algorithm. The noise nodes are used to integrate the algorithm to evaluate the number of known and unknown communities. In the future work, appropriate recursive rewriting and multi-core optimization will be considered.
【學(xué)位授予單位】：西北民族大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.09

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本文編號：1371346