在傳統(tǒng)的社區(qū)網(wǎng)絡發(fā)現(xiàn)中,人們的目標是發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡中的非重疊結構社區(qū),所有頂點只能存在單一社團中,社團之間的節(jié)點不會出現(xiàn)重疊,并且社團內的頂點彼此間關系緊密,社團間的頂點彼此疏散。但隨著研究的進一步深入,學者們發(fā)現(xiàn)非重疊結構社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法已經(jīng)不能滿足人們的需求,頂點能同時存在于多個社區(qū)中,即重疊社區(qū)結構,這類社區(qū)結構更加符合真實世界中存在的社區(qū)網(wǎng)絡,更具有研究意義。傳統(tǒng)的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法大多將節(jié)點作為主要研究對象,但基于節(jié)點的社區(qū)劃分很難處理重疊節(jié)點較多的真實網(wǎng)絡,因此學者們將注意力轉移到邊上,基于邊劃分的重疊社區(qū)算法得到很大發(fā)展。本文基于單層網(wǎng)絡映射(SLG),提出多層網(wǎng)絡映射(MLG)的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,SLG是將原始圖轉化為邊圖,在邊圖上進行社區(qū)劃分,再將其結果轉化為原始圖的劃分結果,其本質是使用網(wǎng)絡中邊蘊含的信息進行社區(qū)劃分。但SLG只經(jīng)過一次的邊圖轉換,會導致結果的重疊度不夠,只能得到重疊的節(jié)點,不能得到重疊的關系,并且重疊節(jié)點很少,與真實網(wǎng)絡還存在差異,針對這些問題,本文提出了多層網(wǎng)絡映射的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法MLG。MLG算法主要有2方面的改進:引入多層網(wǎng)絡映射思想,在邊圖映射時,進行...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1重疊社區(qū)網(wǎng)絡圖

圖1.1重疊社區(qū)網(wǎng)絡圖圖1.2非重疊社區(qū)網(wǎng)絡圖1.2國內外研究現(xiàn)狀目前，國內外的研究學者已經(jīng)提出許多成熟的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，按照社區(qū)之間是否有重疊節(jié)點可劃分為重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法與非重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。按照社區(qū)中是否有節(jié)點發(fā)生變化又可分為靜態(tài)社區(qū)和動態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。靜態(tài)社區(qū)的網(wǎng)....

圖1.2非重疊社區(qū)網(wǎng)絡圖

圖2.1抽象地圖及其相應網(wǎng)絡圖

圖2.1抽象地圖及其相應網(wǎng)絡圖上個世紀40年代，Erdos等人提出隨機圖論的概念，隨機圖是指邊的出隨機事件，節(jié)點呈現(xiàn)動態(tài)的，與經(jīng)典圖的區(qū)別是通過引入隨機的方法使得變得更大。近十幾年來，隨機圖論已經(jīng)成為離散數(shù)學領域熱點研究的話題國內外頂尖的研究學者紛紛投入其中，如美國著名....

圖2.2蛋白質合作網(wǎng)絡圖

本文編號：4014642