本文關(guān)鍵詞：基于結(jié)構(gòu)的有效社區(qū)劃分算法研究

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【摘要】：隨著科學(xué)的發(fā)展,人們對(duì)復(fù)雜性科學(xué)的關(guān)注越來越大,復(fù)雜性網(wǎng)絡(luò)的研究也成為了熱點(diǎn)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)指的是網(wǎng)絡(luò)中的成員通過一定的聯(lián)系和互動(dòng)而形成的一種體系,這種體系較穩(wěn)定且有一定的規(guī)律性。其中,聯(lián)系比較緊密的社會(huì)團(tuán)體被稱為社區(qū)。目前科學(xué)家對(duì)社區(qū)的定義一直沒被廣泛認(rèn)可。一般來說,社區(qū)內(nèi)的成員在某方面擁有相同的特性,從而聯(lián)系比較緊密；社區(qū)內(nèi)部的個(gè)體容易受到同一社區(qū)其他人的影響。有效的社區(qū)挖掘技術(shù)能夠發(fā)現(xiàn)真實(shí)的社區(qū)結(jié)構(gòu)并可以展現(xiàn)出來,這對(duì)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用具有重要的應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。目前適用于大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)劃分算法,很難在時(shí)間消耗和劃分效果中達(dá)到讓人滿意的結(jié)果。 針對(duì)這些問題,本文在算法中引入節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)信息和適應(yīng)度的概念,將結(jié)構(gòu)相似性較強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)快速加入同一個(gè)社區(qū),通過不斷提高適應(yīng)度的值,來達(dá)到劃分效果。這樣可以使得算法在時(shí)間上消耗較低,而且這種算法得到的社區(qū)模塊度值很高,能夠有一個(gè)較滿意的結(jié)果。此外,本文利用結(jié)構(gòu)相似性信息對(duì)蟻群模型進(jìn)行優(yōu)化,通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)相似度,來得到初始節(jié)點(diǎn)之間的距離。將結(jié)構(gòu)信息加入到蟻群模型,不僅兼顧了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的局部信息和全局特征,也能夠降低算法的時(shí)間復(fù)雜度。通過對(duì)人工模擬復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)社會(huì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的常用數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)表明,算法在時(shí)間效率和社區(qū)劃分效果上都達(dá)到了讓人滿意的結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò) 社區(qū)劃分 蟻群優(yōu)化模型 節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)相似性 信息素濃度
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O157.5
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-17
• 1.1 研究背景和研究意義11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 本課題研究?jī)?nèi)容15-17
• 2 社區(qū)劃分的相關(guān)背景和基本知識(shí)17-31
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)模型的分類17-21
• 2.1.1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)模型17-18
• 2.1.2 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型18-19
• 2.1.3 小世界網(wǎng)絡(luò)模型19-20
• 2.1.4 無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型20-21
• 2.2 社區(qū)定義和模塊度21-23
• 2.3 社區(qū)劃分算法23-30
• 2.3.1 GN算法23-26
• 2.3.2 譜分析法26-27
• 2.3.3 電流算法27-28
• 2.3.4 KL算法28
• 2.3.5 蟻群模型算法28-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 3 基于結(jié)構(gòu)和適應(yīng)度的社區(qū)發(fā)現(xiàn)31-41
• 3.1 結(jié)構(gòu)相似性和相似度31-33
• 3.2 基于結(jié)構(gòu)和適應(yīng)度的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法33-35
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析35-40
• 3.3.1 人工網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果36-39
• 3.3.2 真實(shí)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果39-40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 4 基于結(jié)構(gòu)相似性和蟻群聚類模型的社區(qū)劃分41-52
• 4.1 相關(guān)工作41-42
• 4.2 算法介紹42-47
• 4.2.1 以結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)的相似性42-44
• 4.2.2 以蟻群為基礎(chǔ)的相似性44-47
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果47-51
• 4.3.1 人工網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果47-50
• 4.3.2 真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果50-51
• 4.4 本章小結(jié)51-52
• 5 結(jié)論52-53
• 參考文獻(xiàn)53-57
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果57-59
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集59

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 王亮;;社區(qū)社會(huì)資本與社區(qū)歸屬感的形成[J];求實(shí);2006年09期

2 彭玲;徐汀榮;喬志偉;;基于核心圖聚類的郵件網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)[J];微型機(jī)與應(yīng)用;2010年17期

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本文編號(hào)：1076836