現(xiàn)實世界中存在大量復(fù)雜系統(tǒng)可以抽象為網(wǎng)絡(luò)形式,例如,疾病傳播網(wǎng)絡(luò)、科學(xué)家合作網(wǎng)絡(luò)、能源傳輸網(wǎng)絡(luò)、細胞代謝網(wǎng)絡(luò)等。網(wǎng)絡(luò)由節(jié)點和連接節(jié)點的邊構(gòu)成,其中節(jié)點表示系統(tǒng)中的主體,邊表示網(wǎng)絡(luò)主體間的關(guān)系或交互。社團結(jié)構(gòu)作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重要特征,指的是網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點聚集成簇,簇內(nèi)連接緊密,簇間連接稀疏。社團檢測旨在揭示網(wǎng)絡(luò)中所蘊含的社團結(jié)構(gòu),有助于對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分析、對網(wǎng)絡(luò)功能的推斷、對網(wǎng)絡(luò)拓撲的優(yōu)化,并指導(dǎo)現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的識別、構(gòu)建和預(yù)測,因而是理解和探索網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與功能的關(guān)鍵問題。高效準確地檢測出網(wǎng)絡(luò)中的社團結(jié)構(gòu)、以及利用檢測結(jié)果進行分析挖掘是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論與實踐研究中的重要課題。本文圍繞社團檢測和社團演化預(yù)測相關(guān)問題開展研究,主要工作和創(chuàng)新點如下:(1)針對標簽擴散社團檢測算法(LPA,Label Propogation Algorithm)存在的魯棒性和穩(wěn)定性較差等問題,提出一種LPA的改進算法基于角色的標簽擴散算法(RLPA,Role-based Label Propogation Algorithm)。在已有社團檢測算法中,標簽擴散算法具有時間復(fù)雜度低、準確率較高、便于并行化等優(yōu)點,然而,所引入的隨...

【文章頁數(shù)】：95 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 網(wǎng)絡(luò)研究發(fā)展
    1.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社團
    1.4 社團檢測及其演化預(yù)測
        1.4.1 社團檢測
        1.4.2 社團演化預(yù)測
    1.5 本文主要研究內(nèi)容
        1.5.1 課題來源
        1.5.2 主要研究內(nèi)容
    1.6 論文組織結(jié)構(gòu)
2 社團檢測及其演化預(yù)測綜述
    2.1 網(wǎng)絡(luò)的定義及表示
    2.2 社團的定性定義
    2.3 社團檢測
        2.3.1 層級劃分方法
        2.3.2 最大化模塊度方法
        2.3.3 基于譜分析的方法
        2.3.4 基于物理理論的方法
        2.3.5 基于統(tǒng)計推理的方法
        2.3.6 基于標簽擴散的方法
    2.4 社團檢測評價指標
    2.5 動態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的社團檢測
    2.6 社團演化預(yù)測
        2.6.1 社團演化事件檢測
        2.6.2 社團演化特征構(gòu)造及預(yù)測
    2.7 本章小結(jié)
3 基于角色分析的快速社團檢測算法研究
    3.1 引言
    3.2 相關(guān)工作
        3.2.1 LPA算法
        3.2.2 基于社團的節(jié)點角色
    3.3 基于角色分析的標簽擴散算法RLPA
        3.3.1 節(jié)點的社團內(nèi)和社團間角色
        3.3.2 標簽傳播與節(jié)點角色
        3.3.3 平衡傳播與膨脹傳播
        3.3.4 優(yōu)化節(jié)點更新順序
        3.3.5 RLPA算法偽代碼
        3.3.6 時間復(fù)雜度分析
    3.4 實驗與分析
        3.4.1 實驗數(shù)據(jù)集
        3.4.2 參數(shù)設(shè)置
        3.4.3 實驗結(jié)果
    3.5 本章小結(jié)
4 動態(tài)網(wǎng)絡(luò)中時序平滑社團檢測算法研究
    4.1 引言
    4.2 相關(guān)工作
    4.3 演化社團平滑檢測方法RELPA
        4.3.1 結(jié)合時序平滑信息
        4.3.2 結(jié)合時序拓撲差異性信息
        4.3.3 RELPA算法偽代碼
        4.3.4 時間復(fù)雜度分析
    4.4 實驗分析
        4.4.1 實驗數(shù)據(jù)集
        4.4.2 參數(shù)設(shè)置
        4.4.3 實驗結(jié)果
    4.5 本章小結(jié)
5 社團演化特征構(gòu)造及預(yù)測方法研究
    5.1 引言
    5.2 相關(guān)工作
        5.2.1 重疊社團檢測算法CPM
        5.2.2 社團演化事件檢測算法GED
    5.3 基于多元特征的社團演化預(yù)測方法
        5.3.1 演化事件檢測
        5.3.2 社團演化特征集構(gòu)造
        5.3.3 分類器訓(xùn)練和預(yù)測
    5.4 實驗分析
        5.4.1 實驗數(shù)據(jù)集
        5.4.2 參數(shù)設(shè)置
        5.4.3 實驗結(jié)果
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 論文內(nèi)容總結(jié)
    6.2 未來工作
參考文獻
攻讀博士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動及成果情況



本文編號：3750148