本文關鍵詞：復雜網(wǎng)絡重疊社區(qū)挖掘算法研究與設計

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【摘要】：復雜網(wǎng)絡是目前計算機科學、社會學等多學科共同研究的熱門課題之一。所謂復雜網(wǎng)絡,是指網(wǎng)絡內(nèi)部結(jié)構(gòu)復雜多樣,同時有許多獨特的性質(zhì)。模塊性即社區(qū)結(jié)構(gòu)就是其中非常重要的一個特性,表現(xiàn)為網(wǎng)絡中社區(qū)內(nèi)部節(jié)點關系緊密、社區(qū)之間節(jié)點關系稀疏,且由于網(wǎng)絡的復雜性,社區(qū)之間普遍存在重疊現(xiàn)象。因而重疊社區(qū)的挖掘研究代替非重疊社區(qū)成為當前復雜網(wǎng)絡的研究熱點,研究結(jié)果更能揭示真實網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)特性和潛在規(guī)律,也是本論文的主要研究點。重疊社區(qū)的挖掘算法主要可分為基于全局信息與局部信息兩大類。局部方法因其計算量少、無需驗證網(wǎng)絡先驗知識等優(yōu)點越來越受到研究者的青睞。但隨著復雜網(wǎng)絡規(guī)模與數(shù)據(jù)量的不斷增大,局部挖掘方法的難度也逐步升級,提高社區(qū)挖掘精度和降低時間復雜度仍是當前研究的主要目標。為提高重疊社區(qū)挖掘質(zhì)量,論文設計了一種基于核心節(jié)點的局部社區(qū)挖掘算法COCMA。該算法主要是對傳統(tǒng)局部挖掘算法中初始節(jié)點選取、局部社區(qū)擴展階段進行了改進:初始節(jié)點的選取采用了優(yōu)化策略,即以網(wǎng)絡中綜合影響力大的節(jié)點為核心節(jié)點,然后以該節(jié)點為挖掘中心進行局部社區(qū)擴展;擴展過程的改進在于適應度函數(shù)的設計綜合考慮社區(qū)聚集度與社區(qū)自身密度兩個因素以適用更多的社區(qū)挖掘場景。經(jīng)驗證,改進的算法與主流局部算法相比,有更好的挖掘質(zhì)量。為提高大型復雜網(wǎng)絡中重疊社區(qū)挖掘算法的運行效率,論文設計了一種基于核心子團的社區(qū)挖掘算法。論文算法的設計依據(jù)是基于對網(wǎng)絡中節(jié)點分布情況的分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡中重疊節(jié)點只占了節(jié)點總數(shù)很小的一部分,而傳統(tǒng)重疊算法對網(wǎng)絡中所有節(jié)點進行多次重復計算。為此論文提出以核心子團,即網(wǎng)絡中核心節(jié)點與其直接鄰居構(gòu)成的子團為社區(qū)擴展基礎,以兩節(jié)點間路徑長度為其緊密度衡量指標,通過該方法對核心子團的分布進行調(diào)整,挖掘網(wǎng)絡主要的社區(qū)結(jié)構(gòu),識別網(wǎng)絡潛在重疊節(jié)點,然后僅對這些節(jié)點進行多次計算以完成潛在重疊節(jié)點的多社區(qū)分配,從而大幅度減少計算量,提高算法的運行效率。實驗結(jié)果表明:改進的算法在挖掘大規(guī)模復雜網(wǎng)絡的重疊社區(qū)時有著明顯的速度優(yōu)勢,挖掘質(zhì)量與同類算法相比也更高或至少近似。
【學位授予單位】：江蘇大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13;O157.5

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