【摘要】：網(wǎng)絡(luò)科學(xué)為解決現(xiàn)實(shí)生活中各種各樣的復(fù)雜問(wèn)題帶來(lái)了新的視角。真實(shí)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)通常具有一些非平凡的拓?fù)涮匦?如重尾度分布、高聚集系數(shù)、同配異配性、社團(tuán)結(jié)構(gòu)和層級(jí)組織等。其中,社團(tuán)結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)最突出的特性之一,即網(wǎng)絡(luò)中存在一些內(nèi)部連接緊密的群組,而群組與群組之間的連接較為稀疏。社團(tuán)結(jié)構(gòu)的檢測(cè)在物理學(xué)、生物學(xué)、社會(huì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域具有重要的理論意義和廣闊的應(yīng)用前景,近年來(lái)吸引了很多不同領(lǐng)域研究者的關(guān)注。本文介紹了社團(tuán)檢測(cè)的基本概念和方法,探討了聚類意義以及如何測(cè)試和比較各種方法,討論了社團(tuán)檢測(cè)在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用,并深入研究了三種基于傳播動(dòng)力學(xué)的社團(tuán)檢測(cè)方法。具有創(chuàng)新性的研究成果有以下三個(gè)方面:1.基于網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)游走動(dòng)力學(xué)特征和信息熵最小化,提出了一種新的社團(tuán)檢測(cè)方法-LPAf。它基于以下思想:如果按照網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)對(duì)其節(jié)點(diǎn)進(jìn)行二級(jí)編碼,則網(wǎng)絡(luò)上隨機(jī)游走的平均描述長(zhǎng)度(加權(quán)信息熵)將會(huì)顯著減小。平均描述長(zhǎng)度是網(wǎng)絡(luò)劃分的函數(shù),對(duì)于同一個(gè)網(wǎng)絡(luò),較好的劃分對(duì)應(yīng)較短的平均描述長(zhǎng)度。通過(guò)改進(jìn)原始標(biāo)簽算法的多數(shù)投票規(guī)則,使平均描述長(zhǎng)度在標(biāo)簽擴(kuò)散過(guò)程中逐漸減小,可以精確且有效地檢測(cè)社團(tuán)結(jié)構(gòu)。在合成網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上的測(cè)試結(jié)果表明,LPAf具有較強(qiáng)的魯棒性、較高的精確度,以及較低的時(shí)間復(fù)雜度。2.基于社團(tuán)內(nèi)節(jié)點(diǎn)互相相似且連接緊密的特征,提出了一種高效的多分辨率社團(tuán)檢測(cè)方法-MLPA。在MLPA中,相似的節(jié)點(diǎn)首先聚集到一起形成許多元社團(tuán)。然后,這些元社團(tuán)通過(guò)比較其內(nèi)部凝聚力與外部吸引力,決定是否與其它元社團(tuán)進(jìn)行合并,這個(gè)過(guò)程一直進(jìn)行直到所有元社團(tuán)都滿足定義。MLPA既不需要知道社團(tuán)結(jié)構(gòu)的任何先驗(yàn)信息,也不需要優(yōu)化任何目標(biāo)函數(shù)。在合成網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上的測(cè)試結(jié)果表明,與其它幾種流行的算法相比,MLPA具有較高的準(zhǔn)確度和極低的時(shí)間復(fù)雜度。通過(guò)調(diào)節(jié)分辨率參數(shù),可以觀察不同尺度的社團(tuán),進(jìn)而揭示網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu)。為了進(jìn)一步驗(yàn)證MLPA的有效性,利用它對(duì)大腸桿菌的轉(zhuǎn)錄調(diào)控網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了詳細(xì)的分析,結(jié)果表明檢測(cè)到的模塊具有很強(qiáng)的結(jié)構(gòu)和功能的一致性。3.基于局域標(biāo)簽傳播過(guò)程,提出了一種高效的動(dòng)態(tài)社團(tuán)檢測(cè)方法-ALPA。許多真實(shí)網(wǎng)絡(luò)是隨時(shí)間演化的,而傳統(tǒng)方法將它們視為靜態(tài)的,即通過(guò)聚合一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)而構(gòu)建的,這種處理方式會(huì)丟失網(wǎng)絡(luò)及社團(tuán)的演化信息。如果希望實(shí)時(shí)跟蹤網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán),靜態(tài)方法通常非常耗時(shí),因?yàn)榧词咕W(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)發(fā)生極小的改變,它們也必須重新計(jì)算整個(gè)社團(tuán)結(jié)構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)演化愈快,靜態(tài)方法的耗時(shí)缺陷愈發(fā)明顯。與傳統(tǒng)方法不同,ALPA通過(guò)一個(gè)局域的標(biāo)簽傳播過(guò)程來(lái)更新當(dāng)前的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。局域的標(biāo)簽傳播過(guò)程有效利用了社團(tuán)結(jié)構(gòu)的歷史信息,因此通常只會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)中很小一部分節(jié)點(diǎn),這使得ALPA能夠快速地響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化。在合成網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上的測(cè)試結(jié)果表明,ALPA能夠成功地識(shí)別并且追蹤動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)。此外,和其它常用方法相比,ALPA擁有更高的準(zhǔn)確度和更低的時(shí)間復(fù)雜度。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：O157.5

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本文編號(hào)：2425625