在許多現(xiàn)實世界系統(tǒng)中,對象與對象之間的關(guān)系都能夠建模成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進行分析。其中社團結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重要屬性,通常能夠解釋復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與功能模塊。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團檢測旨在挖掘這種具有復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)中的模塊化結(jié)構(gòu),研究這種模塊化結(jié)構(gòu)有助于更好了解并挖掘網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的潛藏功能。近年來,多個領(lǐng)域的研究者們提出了眾多社團挖掘算法,在不同學(xué)科領(lǐng)域上對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團檢測進行了深入研究,隨著重疊社團結(jié)構(gòu)這一概念提出,這些算法在重疊社團檢測領(lǐng)域值得進一步研究。因此,針對傳統(tǒng)的基于譜聚類的社團檢測算法無法很好地挖掘重疊社團結(jié)構(gòu)的問題,本文提出了一種基于邊劃分的譜聚類重疊社團檢測算法。此外,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社團結(jié)構(gòu)不盡相同,為了使算法在不同結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)上都有著較好的魯棒性,本文進一步提出了一種基于譜聚類思想的集成重疊社團檢測算法。這兩種算法均是以譜聚類算法思想為基礎(chǔ)對重疊社團檢測算法進行研究的。本文的主要研究工作如下:（1）提出了一種基于邊劃分的譜聚類重疊社團檢測算法。當(dāng)前基于譜聚類思想的社團檢測算法在檢測非重疊社團結(jié)構(gòu)時,能夠很好地處理復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),得到較為精確的劃分結(jié)果,但卻無法很好地解決重疊社團檢測問題。... 

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 重疊社團檢測算法的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于譜聚類的社團檢測算法的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 基于聚類集成的社團檢測算法的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的工作與安排
第二章 社團檢測的相關(guān)理論
    2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團檢測相關(guān)理論
        2.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的表示方法
        2.1.2 社團的定義與表示方式
        2.1.3 社團結(jié)構(gòu)與社團檢測算法性能評價指標(biāo)
    2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團檢測的相關(guān)算法介紹
        2.2.1 LC算法
        2.2.2 FCM算法
        2.2.3 MeDOC算法
        2.2.4 COPRA算法
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于邊的譜聚類重疊社團檢測算法
    3.1 算法思想和流程
        3.1.1 算法思想
        3.1.2 邊劃分的過度重疊問題
        3.1.3 算法流程
        3.1.4 相似矩陣的構(gòu)造與候選重疊點挖掘
        3.1.5 重疊節(jié)點的劃分
    3.2 實驗與分析
        3.2.1 實驗參數(shù)設(shè)置
        3.2.2 仿真實驗
    3.3 本章小結(jié)
第四章 基于譜聚類的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)集成重疊社團檢測算法
    4.1 算法思想和流程
        4.1.1 算法思想
        4.1.2 算法流程
        4.1.3 抽樣策略
        4.1.4 社團尺度選擇
        4.1.5 擴充集成階段
    4.2 實驗與分析
        4.2.1 實驗參數(shù)設(shè)置
        4.2.2 LFR基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)上的對比實驗
        4.2.3 真實網(wǎng)絡(luò)上的對比實驗
        4.2.4 抽樣算法效果與集成加權(quán)效果實驗
    4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)和展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)成果
攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]層次聚類社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的研究[J]. 龔尚福,陳婉璐,賈澎濤.  計算機應(yīng)用研究. 2013(11)



本文編號：3668986