發(fā)布時間：2021-02-04 16:48

　　近年來,隨著復雜科學研究的不斷深入,復雜網(wǎng)絡被公認為是一種研究與描述自然界和人類社會中各類復雜結構的有效工具�，F(xiàn)實生活中到處存在著復雜網(wǎng)絡,無論是Internet或者WWW,交通線路或者大型電力網(wǎng)絡,還是大規(guī)模集成電路或者生物網(wǎng)絡。隨著近年來研究人員對復雜網(wǎng)絡的深入研究,他們發(fā)現(xiàn)這些復雜網(wǎng)絡中普遍存在著一種共同的特征——社團結構。自動發(fā)現(xiàn)復雜網(wǎng)絡中的社團對于有助于我們更好的開發(fā)利用這些網(wǎng)絡。因此,它在社會學、生物學以及計算機科學等多個領域中具有極其重要的意義。社團結構是復雜網(wǎng)絡的重要特征之一,社團結構的研究對于深入地了解網(wǎng)絡結構大有裨益。迄今為止,許多研究人員投入到了社團結構挖掘的研究中,并且已經(jīng)提出了各種各樣的算法來快速而準確地發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡的社團結構。但大多數(shù)算法需要整個網(wǎng)絡的信息才能找到網(wǎng)絡中的社團結構,很難將其用于大型網(wǎng)絡中。此外,算法的時間復雜度和準確性的矛盾也是一個重大的研究課程。因此,社團結構的研究有待進一步地深化。本文探討了電子郵件網(wǎng)絡中的社團性質(zhì)及其劃分,提出了基于電子郵件社團核心聚類的社團劃分算法。該算法通過分析郵件地址之間的通信行為來比較郵件地址之間的相似性,再通過社團... 

【文章來源】：華東理工大學上海市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 諸論
    1.1 本文的研究背景
    1.2 本文的研究意義
    1.3 國內(nèi)外研究動態(tài)
    1.4 本文的主要內(nèi)容
第2章 聚類方法綜述
    2.1 聚類分析概述
    2.2 聚類基本概念
    2.3 常用聚類算法分類
        2.3.1 劃分方法
        2.3.2 層次方法
        2.3.3 基于密度的方法
        2.3.4 基于網(wǎng)格的方法
        2.3.5 基于模型的方法
    2.4 小結
第3章 復雜網(wǎng)絡的社團結構與聚類方法
    3.1 社團結構定義
    3.2 復雜網(wǎng)絡聚類方法綜述
    3.3 基于優(yōu)化的方法
        3.3.1 譜平分法
        3.3.2 基于局部搜索的方法
    3.4 啟發(fā)式方法
        3.4.1 GN算法
        3.4.2 Radicchi算法
        3.4.3 派系過濾算法
    3.5 社團評價函數(shù)
        3.5.1 模塊度
        3.5.2 社團有效直徑和社團密度
    3.6 小結
第4章 基于社團核心聚類的社團劃分算法
    4.1 基本思想概述
    4.2 基本概念
    4.3 郵件網(wǎng)絡社團劃分
        4.3.1 社團劃分算法
        4.3.2 算法的優(yōu)化
    4.4 實驗數(shù)據(jù)介紹
        4.4.1 安然郵件數(shù)據(jù)集
        4.4.2 Epinion數(shù)據(jù)集
    4.5 實驗結果與分析
        4.5.1 Enron數(shù)據(jù)集上的算法比較
        4.5.2 優(yōu)化前后比較
        4.5.3 Epinion數(shù)據(jù)集上的算法比較
    4.6 小結
第5章 總結與展望
    5.1 本文總結
    5.2 未來展望
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]Community Detection in Dynamic Social Networks Based on Multiobjective Immune Algorithm[J]. 公茂果,張嶺軍,馬晶晶,焦李成.  Journal of Computer Science & Technology. 2012(03)
[2]Discovering Typed Communities in Mobile Social Networks[J]. 萬懷宇,林友芳,武志昊,黃厚寬.  Journal of Computer Science & Technology. 2012(03)
[3]Balanced Multi-Label Propagation for Overlapping Community Detection in Social Networks[J]. 武志昊,林友芳,Steve Gregory,萬懷宇School of Computer and Information Technology,Beijing Jiaotong University,田盛豐.  Journal of Computer Science & Technology. 2012(03)
[4]A Posteriori Approach for Community Detection[J]. 石川,閆震宇,潘欣,蔡亞男,吳斌.  Journal of Computer Science & Technology. 2011(05)
[5]基于有向賦權圖的垃圾郵件社團發(fā)現(xiàn)算法[J]. 黃勝宇,徐汀榮,王宏瑞.  微計算機信息. 2011(07)
[6]一種基于譜平分法的社團劃分算法[J]. 謝福鼎,張磊,嵇敏,黃丹.  計算機科學. 2009(11)
[7]復雜網(wǎng)絡聚類方法[J]. 楊博,劉大有,金弟,馬海賓.  軟件學報. 2009(01)
[8]郵件社區(qū)劃分和小世界網(wǎng)絡[J]. 李軍利,趙紅領,范明.  計算機應用. 2008(S1)
[9]復雜網(wǎng)絡集團特征研究綜述[J]. 張光衛(wèi),康建初,夏傳良,李鶴松.  計算機科學. 2006(10)
[10]復雜網(wǎng)絡中的社團結構分析算法研究綜述[J]. 解(亻芻),汪小帆.  復雜系統(tǒng)與復雜性科學. 2005(03)

碩士論文
[1]有向賦權郵件社團結構發(fā)現(xiàn)研究[D]. 黃勝宇.蘇州大學 2011
[2]基于主題及核心人物的郵件網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究[D]. 彭玲.蘇州大學 2010
[3]Internet AS層網(wǎng)絡中的社團結構和地理特征[D]. 劉曉亮.西安理工大學 2008



本文編號：3018626