本文關鍵詞：符號網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究　出處：《燕山大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：真實世界的很多復雜系統(tǒng)都可以用網(wǎng)絡來刻畫,比如,神經(jīng)網(wǎng)絡、社會網(wǎng)絡等都屬于復雜網(wǎng)絡。最近幾年,關于社會網(wǎng)絡的社區(qū)發(fā)現(xiàn)在國內(nèi)外掀起了一股熱潮,社會網(wǎng)絡是指社會成員之間因互動等行為而形成的一種相對穩(wěn)定的關系體系。這些網(wǎng)絡通常都具有一個共同的特征社區(qū)結(jié)構(gòu),社區(qū)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為將網(wǎng)絡劃分為大小不均的若干個社區(qū)。符號網(wǎng)絡的社區(qū)結(jié)構(gòu)要保住社區(qū)內(nèi)部主要是正連接,社區(qū)之間主要是負連接。本文致力于社會網(wǎng)絡中符號網(wǎng)絡的社區(qū)劃分算法研究,提出了適用于符號網(wǎng)絡及加權(quán)的符號網(wǎng)絡社區(qū)劃分算法。首先,分析了符號網(wǎng)絡基本結(jié)構(gòu)特征,對社區(qū)劃分算法分類分析,并深入地分析了幾種經(jīng)典的社區(qū)劃分算法,對其有了充分的認識。其次,針對Tushar Sharma等人提出的加權(quán)符號網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法在第二階段對未聚類節(jié)點再聚類時存在的問題,改進算法對未聚類節(jié)點再聚類時沒有全面考慮鄰居節(jié)點的聚類情況的問題,使用模塊度來評價劃分結(jié)果。再次,針對把算法應用于符號網(wǎng)絡中當選擇不同的節(jié)點作為初始節(jié)點時,網(wǎng)絡最終劃分的社區(qū)結(jié)構(gòu)不同,即算法存在不穩(wěn)定性,提出初始點選擇算法。當把算法拓展到普通全正網(wǎng)絡時,可能生成許多節(jié)點數(shù)目比較少的社區(qū),因此引入聚類密度和聚類的連接系數(shù)提高社區(qū)劃分的效率,使其在符號網(wǎng)絡中的劃分結(jié)果更合理。最后,通過仿真實驗對改進的算法在真實數(shù)據(jù)集上進行實驗驗證,通過模塊度、錯誤率和挫敗值驗證算法的有效性與準確性。
[Abstract]:Many complex systems in the real world can be described by network, for example, neural network, social network and so on belong to complex networks. In recent years, the community on social networks has aroused a wave of fever at home and abroad. Social network is a relatively stable relationship system formed by interaction among social members. These networks usually have a common characteristic community structure. The community structure shows that the network is divided into a number of communities with uneven size. The community structure of symbolic network is mainly positive connection within the community. There are mainly negative connections between communities. In this paper, we focus on the community partition algorithm of symbolic networks in social networks, and propose a symbolic network community partition algorithm which is suitable for symbolic networks and weighted symbol networks. First of all. This paper analyzes the basic structural characteristics of symbolic network, classifies and analyzes the community partition algorithm, and deeply analyzes several classical community partition algorithms, and has a full understanding of them. Secondly. The problems of community discovery algorithm of weighted symbol network proposed by Tushar Sharma in the second phase of the unclustered nodes are discussed. The improved algorithm does not fully consider the clustering of neighbor nodes when the unclustered nodes are reclustered, and the modular degree is used to evaluate the partition results. When different nodes are selected as initial nodes, the community structure of the network is different, that is, the algorithm is unstable. An initial point selection algorithm is proposed. When the algorithm is extended to the normal full positive network, many communities with fewer nodes may be generated, so the clustering density and the connection coefficient of clustering are introduced to improve the efficiency of community division. Finally, the improved algorithm is verified on the real data set by simulation experiments, and the module degree is adopted. Error rate and defeat value verify the validity and accuracy of the algorithm.
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5

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本文編號：1399271