【摘要】：現(xiàn)實(shí)生活中的許多復(fù)雜互聯(lián)的系統(tǒng)可以被抽象為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),通過(guò)這種抽象,我們可以更好的研究和分析這些系統(tǒng)。社區(qū)發(fā)現(xiàn)對(duì)了解整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與特性具有重要意義,并且已經(jīng)在許多的領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。社區(qū)的重疊性質(zhì)被認(rèn)為是社區(qū)的重要特性,以往的非重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)已經(jīng)難以滿足當(dāng)前應(yīng)用的場(chǎng)景,重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)成為新的研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究的內(nèi)容是非重疊社區(qū),對(duì)重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的研究仍有許多的不足之處,因此發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的重疊社區(qū)結(jié)構(gòu)往往具有更加實(shí)際的意義。社區(qū)可檢測(cè)性研究的是“社區(qū)能否檢測(cè)”的問(wèn)題。社區(qū)可檢測(cè)性研究是社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的一個(gè)前提工作,現(xiàn)有的社區(qū)可檢測(cè)性方法一般是在均勻社區(qū)的前提下工作的。針對(duì)非均勻條件下的社區(qū)可檢測(cè)性的問(wèn)題,本文提出了一種基于SBM的社區(qū)可檢測(cè)性方法。該方法通過(guò)隨機(jī)塊模型(SBM)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模,引入貝葉斯推論對(duì)參數(shù)模型進(jìn)行分析,利用自由能理論的固定點(diǎn)確定模型參數(shù)狀態(tài)變化,結(jié)合BP算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行迭代計(jì)算,得到最終的社區(qū)可檢測(cè)性結(jié)果。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)的進(jìn)一步驗(yàn)證,本文提出的社區(qū)可檢測(cè)性方法在非均勻社區(qū)的條件下可以完成社區(qū)可檢測(cè)性的工作。社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究的是“社區(qū)如何檢測(cè)”的問(wèn)題。隨著重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究的不斷深入,許多重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法已經(jīng)被提出。但現(xiàn)有的算法仍然存在計(jì)算復(fù)雜度高和準(zhǔn)確率低的問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題,本文提出了一種基于種子節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法(OCDSE)。本文通過(guò)對(duì)大量現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集的分析,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中存在大量的邊緣須圖結(jié)構(gòu),這種結(jié)構(gòu)不參與重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn),事先將這種結(jié)構(gòu)排除可以有效的提高重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)的效率;另外,本文重點(diǎn)研究了節(jié)點(diǎn)重要性,以節(jié)點(diǎn)度數(shù)為基礎(chǔ),選取具有良好分布特性的節(jié)點(diǎn)作為種子節(jié)點(diǎn),結(jié)合PPR算法對(duì)種子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展,完成核心重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn);最后,通過(guò)傳播算法將剔除的邊緣須圖結(jié)構(gòu)重新加入。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比,此方法在準(zhǔn)確性和效率上比起其他的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法都有明顯的提升。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2799140