現(xiàn)實生活中存在著各種各樣由復(fù)雜系統(tǒng)抽象而來的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),研究和分析這些網(wǎng)絡(luò),能夠使我們對其結(jié)構(gòu)和行為有更好的認識。社區(qū)結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的一個重要結(jié)構(gòu)特性,它對網(wǎng)絡(luò)的運行有著重要影響。所謂社區(qū),即一群緊密聯(lián)系的個體所形成的團體,其中社區(qū)內(nèi)部的聯(lián)系緊密,而社區(qū)之間的聯(lián)系稀疏,如QQ、微信中的朋友圈、貼吧上某個話題論壇、科學(xué)家合作網(wǎng)絡(luò)中的合作團體以及蛋白質(zhì)交互網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)成某一功能模塊的蛋白質(zhì)團體等等。挖掘復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)已成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析中的熱門研究,對理解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、分析網(wǎng)絡(luò)行為和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)安全都有著極為重要的意義,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究已成為一個具有重要理論意義和實際應(yīng)用價值的研究課題。社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究發(fā)展至今已提出很多有效算法,但隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動終端的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)規(guī)模的幾何式擴張,很多傳統(tǒng)算法已難以有效處理大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。針對這一問題,本文將�；枷胍肷鐓^(qū)發(fā)現(xiàn)研究,旨在通過�；侄螇嚎s網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點和邊),縮減網(wǎng)絡(luò)規(guī)模,從而降低問題求解復(fù)雜度。在對社區(qū)發(fā)現(xiàn)相關(guān)理論和算法以及粒計算相關(guān)理論知識深入研究后,本文提出兩種結(jié)構(gòu)�；惴�:基于局部模塊度的多層�；鐓^(qū)發(fā)現(xiàn)方法(Multilayer granulation community detection method based on local modularity,MGr-LM)和基于節(jié)點相似度的自適應(yīng)�；鐓^(qū)發(fā)現(xiàn)方法(An adaptive granulation algorithm for community detection based on nodesimilarity,AGr-NS)。通過將它們應(yīng)用于8個不同類型和規(guī)模的真實世界網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集以驗證算法的可行性和有效性,并同當(dāng)前流行的多個算法進行實驗對比。本文的主要工作如下:1)提出基于局部模塊度的多層�；鐓^(qū)發(fā)現(xiàn)方法(MGr-LM)。本文首先研究壓縮網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)�；僮�,包括基于局部模塊度的節(jié)點�；僮骱瓦吜；僮�。然后通過結(jié)構(gòu)�；僮鲗W(wǎng)絡(luò)進行多層次粒化,形成逐層�；�、逐層抽象的多粒度超網(wǎng)絡(luò),其中每層超網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)一個粒度的社區(qū)劃分(一個超點代表一個社區(qū))。最后依據(jù)所求問題選擇評價最優(yōu)的粒層作為最終劃分結(jié)果。在公用數(shù)據(jù)集上的系列實驗結(jié)果表明,該方法能快速劃分不同類型和規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)并獲得較高質(zhì)量的社區(qū)結(jié)構(gòu),且在獲得更真實更有意義的社區(qū)結(jié)構(gòu)方面具有明顯優(yōu)勢。2)提出基于節(jié)點相似度的自適應(yīng)�；鐓^(qū)發(fā)現(xiàn)方法(AGr-NS)。算法MGr-LM需要獲取�；^程中的全部粒層再選擇最佳結(jié)果,為了改進這一過程,使算法能夠自適應(yīng)揭示令人滿意的粒層,本文提出一種自適應(yīng)的�；椒ˋGr-NS。首先計算得到網(wǎng)絡(luò)中相鄰節(jié)點間的相似度;然后通過改進的結(jié)構(gòu)�；僮髯赃m應(yīng)�；W(wǎng)絡(luò),并自動收斂于滿意的社區(qū)粒層;最后處理該粒層上的孤立節(jié)點,將其分配到較小的鄰接社區(qū),得到最終的劃分結(jié)果。其中,�；^程以節(jié)點相似度和基于節(jié)點相似度的網(wǎng)絡(luò)模塊度為條件啟發(fā)式優(yōu)化,保證劃分精度的同時消除了由完全基于網(wǎng)絡(luò)模塊度優(yōu)化所附帶的分辨率限制問題。系列實驗結(jié)果表明,所提算法AGr-NS可行且有效,可直接自適應(yīng)獲得與算法MGr-LM所獲最佳結(jié)果的相同結(jié)果或相近結(jié)果。
【學(xué)位單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：O157.5
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論知識
    2.1 社區(qū)發(fā)現(xiàn)概述
        2.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)簡介
        2.1.2 社區(qū)結(jié)構(gòu)定義
        2.1.3 社區(qū)衡量指標
        2.1.4 社區(qū)發(fā)現(xiàn)的經(jīng)典算法
    2.2 結(jié)構(gòu)粒化方法
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于局部模塊度的多層�；鐓^(qū)發(fā)現(xiàn)方法
    3.1 局部模塊度
    3.2 MGr-LM算法
        3.2.1 結(jié)構(gòu)粒化操作
        3.2.2 MGr-LM算法流程
        3.2.3 MGr-LM算法復(fù)雜度分析
    3.3 實驗設(shè)置及結(jié)果分析
        3.3.1 實驗數(shù)據(jù)集
        3.3.2 參數(shù)設(shè)置
        3.3.3 實驗結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于節(jié)點相似度的自適應(yīng)�；鐓^(qū)發(fā)現(xiàn)方法
    4.1 節(jié)點相似性的度量
    4.2 AGr-NS算法
        4.2.1 結(jié)構(gòu)�；僮�
        4.2.2 AGr-NS算法流程
        4.2.3 AGr-NS算法復(fù)雜度分析
    4.3 實驗設(shè)置及結(jié)果分析
        4.3.1 相似度指標對比
        4.3.2 自適應(yīng)�；瘜W(wǎng)絡(luò)的作用
        4.3.3 實驗結(jié)果與分析
        4.3.4 AGr-NS與MGr-LM對比實驗分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
附錄A 圖索引
Appendix A Figure Index
附錄B 表格索引
Appendix B Table Index
致謝
攻讀碩士期間的成果與參與的科研項目

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本文編號：2841932