本文選題：社團(tuán)發(fā)現(xiàn) + 局部社團(tuán)　； 參考：《西安電子科技大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：伴隨著互聯(lián)網(wǎng)及相關(guān)信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人類社會(huì)已經(jīng)邁入了“網(wǎng)絡(luò)時(shí)代”。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)（Complex Network）系統(tǒng)隨處可見。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要屬性是其內(nèi)在的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。挖掘網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)，有助于揭示網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，分析其功能和隱含模式，預(yù)測(cè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的行為，在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、生物信息、搜索引擎、信息推薦、精準(zhǔn)營銷等領(lǐng)域都有較大的應(yīng)用價(jià)值。 本文首先深入研究了網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)的定義、結(jié)構(gòu)及當(dāng)前主流的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法，分析其優(yōu)缺點(diǎn)。基于此提出了一種基于節(jié)點(diǎn)連接密度的局部社團(tuán)質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，并據(jù)此提出一個(gè)快速在線多分辨率重疊社團(tuán)檢測(cè)算法。該算法無需網(wǎng)絡(luò)全局信息和用戶干預(yù)，能夠從網(wǎng)絡(luò)中的任一節(jié)點(diǎn)開始，自動(dòng)檢測(cè)包含起始節(jié)點(diǎn)的局部社團(tuán)。其次，本文將基于連接密度的網(wǎng)絡(luò)聚類方法和基于最小生成樹的網(wǎng)絡(luò)聚類方法相結(jié)合，提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)骨架樹的密度網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法。該算法能準(zhǔn)確的識(shí)別出各種規(guī)模的社團(tuán)以及中心點(diǎn)和離群點(diǎn),并能定位最優(yōu)密度閾值。 最后,在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)和生成網(wǎng)絡(luò)上對(duì)算法進(jìn)行了詳細(xì)的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明：本文提出的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法準(zhǔn)確率高，運(yùn)行速度快，能夠處理各種規(guī)模和形狀的網(wǎng)絡(luò)。
[Abstract]:With the rapid development of Internet and related information technology, human society has entered the "network era". Complex network systems can be found everywhere. An important attribute of complex network is its internal community structure. Mining the community structure of the network helps to reveal the topology of the network, analyze its functions and hidden patterns, predict the behavior of complex networks, in social networks, biological information, search engines, information recommendation, Precision marketing and other fields have greater application value. In this paper, the definition and structure of network community and the current mainstream network community discovery methods are studied, and their advantages and disadvantages are analyzed. Based on this, a local community quality evaluation standard based on node connection density is proposed, and a fast online multi-resolution overlapping community detection algorithm is proposed. Without global information and user intervention, the algorithm can automatically detect local communities including starting nodes from any node in the network. Secondly, this paper combines the network clustering method based on connection density with the network clustering method based on minimum spanning tree, and proposes a density network community discovery method based on network skeleton tree. The algorithm can accurately identify the community, center and outliers of various sizes, and can locate the optimal density threshold. Finally, the algorithm is compared with real network and generating network in detail. The results show that the network community discovery method proposed in this paper has the advantages of high accuracy and fast running speed, and it can deal with networks of various sizes and shapes.
【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】：2012
【分類號(hào)】：TP301.6;O157.5

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本文編號(hào)：2059786