社會(huì)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)劃分是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的一個(gè)重要研究方向,是近年來(lái)的研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的靜態(tài)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)劃分方法不能滿(mǎn)足目前社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的需要,因此隨著技術(shù)發(fā)展,研究逐步轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)。動(dòng)態(tài)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的研究,有助于揭示真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的組織原則、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和動(dòng)力學(xué)特性,具有十分重要的意義。論文的主要工作如下:（1）為了識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中兼顧社團(tuán)中心程度和社團(tuán)間橋接能力的重要節(jié)點(diǎn),提出了結(jié)構(gòu)洞度指標(biāo)（D-importance,DI）。該算法通過(guò)將k-shell和結(jié)構(gòu)洞識(shí)別算法相結(jié)合,從而達(dá)到發(fā)現(xiàn)重要節(jié)點(diǎn)的目的。仿真結(jié)果表明,該算法求出的節(jié)點(diǎn)具有高度中心性和橋接性。（2）針對(duì)目前傳統(tǒng)靜態(tài)社團(tuán)劃分算法時(shí)間復(fù)雜度高、不能識(shí)別社團(tuán)個(gè)數(shù)的缺陷,提出基于結(jié)構(gòu)洞度和接近度的靜態(tài)社團(tuán)劃分算法（StructuralHole Proximity,SHP）。該算法的主要思想是首先利用DI算法找到初始節(jié)點(diǎn),然后計(jì)算和初始節(jié)點(diǎn)所在社團(tuán)最相似的節(jié)點(diǎn)并結(jié)合局部模塊度進(jìn)行局部聚類(lèi),從而達(dá)到社團(tuán)劃分的目的。仿真結(jié)果表明,該算法劃分的社團(tuán)結(jié)構(gòu)擁有較高的準(zhǔn)確率和模塊度。（3）針對(duì)現(xiàn)存基于增量分析的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)劃分算法忽略網(wǎng)絡(luò)突變的缺陷,提出基于鏈... 

【文章來(lái)源】：西安科技大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 靜態(tài)社團(tuán)劃分
        1.2.2 動(dòng)態(tài)社團(tuán)劃分
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)安排
2 相關(guān)基礎(chǔ)工作
    2.1 符號(hào)基本定義
    2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
    2.3 本文工作介紹
    2.4 本章小結(jié)
3 重要節(jié)點(diǎn)識(shí)別算法
    3.1 相關(guān)理論介紹
        3.1.1 兩類(lèi)重要節(jié)點(diǎn)
        3.1.2 結(jié)構(gòu)洞識(shí)別算法
    3.2 DI算法的提出
        3.2.1 算法的基本思想
        3.2.2 算法的定義和目標(biāo)
        3.2.3 算法描述
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        3.3.2 數(shù)據(jù)集介紹
        3.3.3 α和β的取值
        3.3.4 各算法與SIR模型的相關(guān)性分析
        3.3.5 DI算法有效性分析
    3.4 本章小結(jié)
4 靜態(tài)社團(tuán)劃分算法
    4.1 相關(guān)理論介紹
        4.1.1 節(jié)點(diǎn)相似度函數(shù)
        4.1.2 局部模塊度
    4.2 主要工作
        4.2.1 接近度的提出
        4.2.2 SHP算法的提出
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        4.3.2 數(shù)據(jù)集介紹
        4.3.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較
    4.4 本章小結(jié)
5 動(dòng)態(tài)社團(tuán)劃分算法
    5.1 主要工作
        5.1.1 ILC算法的提出
        5.1.2 LSHP算法的提出
    5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        5.2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        5.2.2 數(shù)據(jù)集介紹
        5.2.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        5.2.4 參數(shù)設(shè)置
        5.2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.3 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)并行發(fā)現(xiàn)算法[J]. 喬少杰,郭俊,韓楠,張小松,元昌安,唐常杰.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2017(03)
[2]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的局部社團(tuán)結(jié)構(gòu)挖掘算法[J]. 袁超,柴毅.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2014(05)
[3]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[J]. 周濤,張子柯,陳關(guān)榮,汪小帆,史定華,狄增如,樊瑛,方錦清,韓筱璞,劉建國(guó),劉潤(rùn)然,劉宗華,陸君安,呂金虎,呂琳媛,榮智海,汪秉宏,許小可,章忠志.  電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(01)
[4]基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)增量的動(dòng)態(tài)社區(qū)組織探測(cè)[J]. 郭進(jìn)時(shí),湯紅波,王曉雷.  電子與信息學(xué)報(bào). 2013(09)
[5]一種隨機(jī)游走中心性的快速算法[J]. 李星,鐘志農(nóng),李洋.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2013(08)
[6]基于隨機(jī)游走和增量相關(guān)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)挖掘算法[J]. 肖杰斌,張紹武.  電子與信息學(xué)報(bào). 2013(04)
[7]基于線圖與PSO的網(wǎng)絡(luò)重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)[J]. 黃發(fā)良,肖南峰.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2011(09)
[8]基于共享鄰居數(shù)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)算法[J]. 劉微,張大為,嵇敏,謝福鼎.  計(jì)算機(jī)工程. 2011(06)
[9]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)[J]. 程學(xué)旗,沈華偉.  復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué). 2011(01)
[10]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)方法[J]. 楊博,劉大有,金弟,馬海賓.  軟件學(xué)報(bào). 2009(01)

博士論文
[1]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的爆炸式同步[D]. 張希昀.華東師范大學(xué) 2016
[2]基于生成模型的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)廣義社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法研究[D]. 柴變芳.北京交通大學(xué) 2015

碩士論文
[1]適用于動(dòng)態(tài)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 夏方朝.東北大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3165362