本文關(guān)鍵詞：微博網(wǎng)絡(luò)中的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動通信技術(shù)的快速發(fā)展,越來越多的用戶開始使用社交系統(tǒng)進行信息交換和共享,形成了越來越龐大的社交網(wǎng)絡(luò)。這種形成于物理網(wǎng)絡(luò)之上的邏輯網(wǎng)絡(luò)反映了人們的偏好和社會關(guān)系,如何發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)的特征和潛在價值已成為研究者們廣泛關(guān)注的問題。作為網(wǎng)絡(luò)(特別是社交網(wǎng)絡(luò))研究的內(nèi)容之一社區(qū)發(fā)現(xiàn)對于研究網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)特征有著十分重要的意義。本文以微博網(wǎng)絡(luò)為對象,研究具有重疊結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò),并提出了一種重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。論文的主要工作包括以下幾個方面：· 從三個方面入手,研究了社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法的發(fā)展與現(xiàn)狀：從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的角度出發(fā),分析討論了傳統(tǒng)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)框架下的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的原理、特點和優(yōu)劣；分析歸納了微博網(wǎng)絡(luò)的特性,并總結(jié)了利用該類特性進行傳統(tǒng)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法改進的各類算法和方案；概括總結(jié)了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中利用遺傳算法進行社區(qū)發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)�！� 提出了一種基于遺傳算法的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法(Overlapping Community Detection based on GA for Weighting Weibo Network, WOGA)。WOGA算法主要分兩大部分：微博網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)算法(Weibo Network Weighting Method,WNWM);基于遺傳算法的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)(Overlapping Community Detection based on GA, OCDGA)。WNWM綜合考慮微博用戶間顯性關(guān)系、交互頻率、主題興趣相似度、用戶標簽相似度等因素,建立了一個用戶關(guān)系強度評價模型,進而對微博網(wǎng)絡(luò)中用戶間的連接邊進行加權(quán)。OCDGA通過改進自適應(yīng)遷移策略的多種群遺傳算法原有的矩陣編碼方案,對個體進行編碼；利用加權(quán)網(wǎng)絡(luò)改進重疊模塊度函數(shù),用作個體適應(yīng)度函數(shù)；建立了基于節(jié)點中心性原則和節(jié)點相似度原則的種群初始化方案；構(gòu)建了基于重疊社區(qū)和矩陣編碼方式的交叉和變異運算,并設(shè)計了部分精英保留策略的選擇算法。此外,OCDGA還引入了自適應(yīng)種群遷移策略以保證算法執(zhí)行效率的同時提高其準確度�！そo出了基于MapReduce的WNWM算法和OCDGA算法的分布式實現(xiàn)方案。在OCDGA算法的分布式實現(xiàn)過程中,提出使用粗粒度-粗粒度的層次PGA (Parallel Genetic Algorithms,并行遺傳算法)模型來設(shè)計種群間的遷移規(guī)則。本文分別在人工網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)典的真實網(wǎng)絡(luò)和微博網(wǎng)絡(luò)三種類型的網(wǎng)絡(luò)上測試了WOGA算法的實驗結(jié)果,并與傳統(tǒng)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法進行比較。實驗結(jié)果證明了本文提出的算法具有較高的準確度,特別是在微博網(wǎng)絡(luò)的用戶交互行為和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分析中,WOGA算法有較好的效果。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 微博網(wǎng)絡(luò) 重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn) 加權(quán)策略 多種群遺傳算法 MapReduce
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5;TP393.092
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 1 緒論13-19
• 1.1 研究背景與意義13-15
• 1.2 論文研究內(nèi)容15-16
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)安排16-19
• 2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與社區(qū)發(fā)現(xiàn)19-33
• 2.1 引言19
• 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)19-22
• 2.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的概念與表示方法19-20
• 2.2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特征度量20-21
• 2.2.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特性21-22
• 2.3 社區(qū)發(fā)現(xiàn)22-25
• 2.3.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)22-23
• 2.3.2 社區(qū)結(jié)構(gòu)評價函數(shù)23-24
• 2.3.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法24-25
• 2.4 微博網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)25-29
• 2.4.1 基于微博主題的社區(qū)發(fā)現(xiàn)25-26
• 2.4.2 基于用戶屬性的社區(qū)發(fā)現(xiàn)26-27
• 2.4.3 基于交互行為的社區(qū)發(fā)現(xiàn)27-29
• 2.5 遺傳算法29-32
• 2.5.1 遺傳算法原理29-30
• 2.5.2 遺傳算法在社區(qū)發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用30-32
• 2.6 本章小結(jié)32-33
• 3 微博網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系評估33-43
• 3.1 引言33
• 3.2 基于用戶顯性關(guān)系的靜態(tài)拓撲結(jié)構(gòu)33-34
• 3.3 基于交互信息的用戶關(guān)系評價34-36
• 3.4 基于主題興趣的用戶關(guān)系評價36-39
• 3.4.1 中文分詞與特征詞提取36-37
• 3.4.2 基于微博的用戶關(guān)系評價37-38
• 3.4.3 基于標簽的用戶關(guān)系評價38-39
• 3.5 微博用戶關(guān)系強度評估模型39-41
• 3.6 本章小結(jié)41-43
• 4 基于遺傳算法的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)43-57
• 4.1 引言43
• 4.2 編碼方式與個體適應(yīng)度函數(shù)43-45
• 4.3 種群初始化45-49
• 4.3.1 社區(qū)中心節(jié)點的生成46-47
• 4.3.2 初始社區(qū)的生成47-49
• 4.4 交叉算子49-51
• 4.5 變異算子51-52
• 4.6 選擇算子52-53
• 4.7 種群遷移策略53-55
• 4.8 算法整體描述55-56
• 4.9 本章小結(jié)56-57
• 5 大數(shù)據(jù)環(huán)境下算法的分布式實現(xiàn)57-71
• 5.1 引言57
• 5.2 HADOOP分布式計算框架57-60
• 5.2.1 MapReduce分布式計算模型57-59
• 5.2.2 Hadoop分布式運行環(huán)境59-60
• 5.3 微博網(wǎng)絡(luò)加權(quán)策略的分布式實現(xiàn)60-63
• 5.4 多種群遺傳算法的分布式實現(xiàn)63-69
• 5.4.1 并行遺傳算法63-65
• 5.4.2 OCDGA算法的分布式實現(xiàn)65-69
• 5.5 本章小結(jié)69-71
• 6 實驗結(jié)果與分析71-81
• 6.1 引言71-72
• 6.2 人工網(wǎng)絡(luò)結(jié)果分析72-73
• 6.3 經(jīng)典真實網(wǎng)絡(luò)結(jié)果分析73-75
• 6.4 微博網(wǎng)絡(luò)結(jié)果與分析75-80
• 6.4.1 微博網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的采集75-76
• 6.4.2 社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果與分析76-80
• 6.5 本章小結(jié)80-81
• 7 總結(jié)與展望81-83
• 7.1 總結(jié)81-82
• 7.2 展望82-83
• 參考文獻83-87
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果87-91
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集91

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