本文選題：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：重疊社團(tuán)　出處：《蘭州大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：真實(shí)世界里的大部分復(fù)雜系統(tǒng)可以被抽象成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型,而網(wǎng)絡(luò)模型中研究最多的對(duì)象是社團(tuán)結(jié)構(gòu),網(wǎng)絡(luò)中各社團(tuán)相互作用的結(jié)果形成了網(wǎng)絡(luò)的整體功能。因此,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究中的重要內(nèi)容是社團(tuán)結(jié)構(gòu)的發(fā)現(xiàn)。在所有的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法中,基于遺傳算法(Genetic Algorithm)的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法是近年來興起的具有良好研究前景的新領(lǐng)域,遺傳算法是一種通過模擬自然進(jìn)化過程來搜索最優(yōu)解的方法。本文就是以遺傳算法的思想為出發(fā)點(diǎn)設(shè)計(jì)的一種進(jìn)化算法FEA(Fang Evolutionary algorithm)。FEA不僅能找到社團(tuán)結(jié)構(gòu),同時(shí)還能找到重疊社團(tuán)結(jié)構(gòu)。在研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候,現(xiàn)實(shí)世界的大部分復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)數(shù)目對(duì)我們而言是未知的,許多需要事先知道網(wǎng)絡(luò)中社團(tuán)個(gè)數(shù)的算法就無法用來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)。因此,為了事先能知道網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)數(shù)目這一先驗(yàn)知識(shí),本文中應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的Laplace矩陣Jordan標(biāo)準(zhǔn)型獲取網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)個(gè)數(shù)這一先驗(yàn)知識(shí)。在得到了網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)數(shù)目后,以模塊度函數(shù)Q作為評(píng)價(jià)函數(shù),應(yīng)用FEA算法對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行搜索,最終發(fā)現(xiàn)重疊社團(tuán)結(jié)構(gòu)。在經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)本文提出的FEA算法劃分出的社團(tuán)結(jié)構(gòu)符合網(wǎng)絡(luò)的真實(shí)情況,并且與之前研究者的結(jié)果相吻合,說明了FEA算法的可行性與正確性,成功將進(jìn)化算法應(yīng)用到了重疊社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測(cè)中。
[Abstract]:Most of the complex systems in the real world can be abstracted into complex network models, and the most studied objects in the network model are community structure. The result of the interaction of communities in the network forms the whole function of the network. Among all the community discovery algorithms, the community discovery algorithm based on genetic algorithm (GA) is a new field with good research prospect in recent years. Genetic algorithm (GA) is a method to search for the optimal solution by simulating the natural evolution process. In this paper, an evolutionary algorithm, FEA(Fang Evolutionary algorithm).FEA, which is designed based on the idea of genetic algorithm, can not only find the community structure. We can also find overlapping community structures. When we look at complex networks, the number of communities in most complex networks in the real world is unknown to us. Many algorithms that need to know the number of communities in the network in advance cannot be used for community discovery in the network. Therefore, in order to know in advance the prior knowledge of the number of communities in the network, This paper applies the Laplace matrix Jordan standard form corresponding to the network topology to obtain the prior knowledge of the number of network communities. After obtaining the number of network communities, the modular degree function Q is used as the evaluation function, and the FEA algorithm is used to search the whole network. Finally, the overlapping community structure is found. The experimental results in classical network show that the community structure of the proposed FEA algorithm accords with the real situation of the network, and is consistent with the previous results of the researchers. The feasibility and correctness of the FEA algorithm are illustrated, and the evolutionary algorithm is successfully applied to the overlapping community structure detection.
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：O157.5

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