在網(wǎng)絡(luò)中緊密連接的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成社團(tuán),社團(tuán)能夠反映網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性,對(duì)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、理解網(wǎng)絡(luò)的功能以及發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中隱藏規(guī)律等有很大的幫助。然而,目前對(duì)于鏈接數(shù)據(jù)的社團(tuán)挖掘以及相關(guān)研究的工作較少。鏈接數(shù)據(jù)多模式多維度的復(fù)雜結(jié)構(gòu)對(duì)鏈接數(shù)據(jù)中的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)工作帶來(lái)障礙。在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域,在動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中開(kāi)展社團(tuán)分析是一個(gè)研究熱點(diǎn)。通常,鏈接數(shù)據(jù)中包含豐富的時(shí)間信息,這為動(dòng)態(tài)地研究鏈接數(shù)據(jù)提供基礎(chǔ)。本文借鑒復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)研究方法并結(jié)合鏈接數(shù)據(jù)的特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了鏈接數(shù)據(jù)社團(tuán)演化分析系統(tǒng)。首先,通過(guò)對(duì)鏈接數(shù)據(jù)中結(jié)構(gòu)化以及無(wú)結(jié)構(gòu)化時(shí)間信息的抽取,從時(shí)間維度上對(duì)鏈接數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。其次,將協(xié)作網(wǎng)絡(luò)思想推廣至鏈接數(shù)據(jù),提出鏈接數(shù)據(jù)ARC模型,并基于此模型提出不同時(shí)間窗口協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法。除此之外,本文給出了一種基于鏈接數(shù)據(jù)張量分解的實(shí)體距離度量方法,并結(jié)合基于中心度的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法,高效地完成社團(tuán)發(fā)現(xiàn)工作。對(duì)于鏈接數(shù)據(jù)社團(tuán)演化行為的分析,提出了一種更合理的演化事件定義與檢測(cè)方法。最后,基于社團(tuán)發(fā)現(xiàn)以及社團(tuán)演化事件的檢測(cè)結(jié)果以可視化的方式展示給用戶,幫助用戶直觀地了解鏈接數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果,并作進(jìn)一步的研究。通過(guò)本文系統(tǒng)可以... 

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)

如圖2-1 所示。社團(tuán)演化事件與動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)關(guān)系密切，為了研究這些演化事件，比較直接的想法就是基于每個(gè)快照社團(tuán)發(fā)現(xiàn)結(jié)果上，比較不同時(shí)刻的社團(tuán)從而檢測(cè)出與社團(tuán)相關(guān)的一系列事件。Asur 等人通過(guò)位操作的形式實(shí)現(xiàn)定義相鄰快照檢測(cè)出的社團(tuán)之間的關(guān)鍵事件[46]。然而，這些事件并不涵蓋特定的社區(qū)所有可能發(fā)生的變化。Takaffoli 等人[47]提供了一個(gè)基于事件的框架來(lái)捕獲連續(xù)兩次快照之間的所有變化社團(tuán)。在他們以后的工作文獻(xiàn)[48]中，事件定義公式被改進(jìn)以追蹤而不是整個(gè)觀察時(shí)間的社區(qū)變化而不僅只在兩個(gè)連續(xù)的快照之間。Kim 等人將了經(jīng)典混合模型拓展至?xí)r間維度，提出了時(shí)間混合多項(xiàng)式模型 TMM[49]，用以發(fā)現(xiàn)社團(tuán)之間的生成、分裂，并追溯社團(tuán)的源頭。除了檢測(cè)社團(tuán)的演化事件，為了表征演化事件發(fā)生的速度，文獻(xiàn)[50]中給出了相應(yīng)的公式定義。更全面地，Spiliopoulou 在文獻(xiàn)[51]給出了社團(tuán)演化過(guò)程中對(duì)于各種演變過(guò)程的指標(biāo)，如反映社團(tuán)規(guī)模變化的 size transition

為人工指定的嵌入的維度，其過(guò)程如圖3-5 所示。通過(guò)計(jì)算矩陣 和 來(lái)解決公式(3.2)，(3.3)，(3.4)中的最優(yōu)化問(wèn)題，其中公式(3.2)中的 ( )是正則項(xiàng)，防止出現(xiàn)過(guò)度擬合。 （3.1） ( ) ( ) （3.2） ( ) ◎ （3.3） ( ) ◎ （3.4）本文使用 RESCAL[67]作為張量分解工具來(lái)生成鏈接數(shù)據(jù)中實(shí)體的嵌入。對(duì)于 中兩個(gè)實(shí)體 和 ，通過(guò)矩陣 獲得其 維嵌入表示 和 。實(shí)體 和 之間的嵌入距離由公式(3.5)計(jì)算，其中 ( )是 和 的余弦相似性，若實(shí)體 和 距離越近

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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