隨著海量數(shù)據(jù)的爆發(fā)增長,它們刻畫了一個多關系的多元網(wǎng)絡并且為定量研究表征網(wǎng)絡的結構演化提供了巨大的機遇和挑戰(zhàn),其研究成果也有助于更有效地改善信息服務和創(chuàng)造社會經(jīng)濟價值。在網(wǎng)絡中存在著大大小小的社團結構,對網(wǎng)絡中社團結構的研究是了解整個網(wǎng)絡結構和功能的重要途徑。基于復雜網(wǎng)絡理論,本文通過將邊聚類系數(shù)進行高階拓展并作為節(jié)點相似性指標,建立其局部迭代模型。在此基礎上,從合成網(wǎng)絡和真實網(wǎng)絡兩個方面,分別對基于迭代聚類高階拓展的社團檢測算法進行研究分析。同時應用該算法進行在雙層網(wǎng)絡上重疊度分析,能夠更好地刻畫雙層網(wǎng)絡之間的內(nèi)在聯(lián)系,為雙層網(wǎng)絡節(jié)點分析研究提供一個良好的方法。本文的工作主要包括兩個方面:1)基于迭代聚類高階拓展的社團檢測算法實現(xiàn)及分析�；谝粋�節(jié)點的次近鄰節(jié)點對于社區(qū)聚類的結果也有很大影響這一觀點,引出將邊聚類系數(shù)進行高階拓展,作為節(jié)點之間的相似性指標的思想。因此,本算法不局限于單獨考慮直接相連的節(jié)點對于社區(qū)檢測的影響,而是在基本的社區(qū)劃分上繼續(xù)考慮網(wǎng)絡的次近鄰節(jié)點對于聚類的效果;然后依照三種局部迭代模式:直接相連節(jié)點的影響、共有鄰居節(jié)點的影響以及獨有鄰居的影響。通過這三種迭代模型,將網(wǎng)絡中的節(jié)點進行聚類,相似的節(jié)點慢慢聚集在一起,不相似的節(jié)點逐漸遠離彼此,最終形成穩(wěn)定的狀態(tài),然后進行社團劃分。通過將該算法應用在合成網(wǎng)絡以及真實網(wǎng)絡上,可以發(fā)現(xiàn)該算法具有較高的準確性以及魯棒性。2)利用迭代聚類高階拓展的社團檢測算法進行雙層網(wǎng)絡上的重疊度分析。對雙層網(wǎng)絡上的重疊度分析能夠揭示不同網(wǎng)絡上相應節(jié)點的耦合程度,剖析節(jié)點在網(wǎng)絡中所扮演的角色以及功能,了解不同網(wǎng)絡之間的相互依賴關系。因此,將該算法應用在雙層網(wǎng)絡上,分別進行社團檢測,通過得到的劃分結果分別計算每層網(wǎng)絡上的NMI值,最后計算雙層網(wǎng)絡上的重疊度。通過將該算法分別應用于秀桿線蟲的神經(jīng)元網(wǎng)絡、微博轉發(fā)網(wǎng)絡以及蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡上進行重疊度分析,可以發(fā)現(xiàn)該算法在這些雙層網(wǎng)絡上依然具有較高的準確性,能夠有效地揭示不同網(wǎng)絡之間的相互依賴關系。
【學位單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP311.13;O157.5

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本文編號：2818802