隨著科技的不斷進(jìn)步,現(xiàn)實世界中復(fù)雜系統(tǒng)的種類和規(guī)模都在不斷發(fā)生變化,種類的多樣化與規(guī)模的迅速增長使復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性變得越來越高,如何在這種巨大的數(shù)據(jù)量中獲得有用知識成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的熱點。社區(qū)劃分能夠揭示現(xiàn)實世界中存在的潛在規(guī)律,可以應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)、萬維網(wǎng)、電子商務(wù)領(lǐng)域和刑偵等各個領(lǐng)域中。因此,本課題的研究具有理論價值和實際意義�；陔娮杈W(wǎng)絡(luò)的社區(qū)劃分算法能夠在線性時間內(nèi)對社會網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社區(qū)劃分。然而,該類算法采用圖分割的思想只能將社會網(wǎng)絡(luò)劃分為兩個相似規(guī)模的社區(qū),對多社區(qū)劃分問題需要迭代執(zhí)行該算法,算法執(zhí)行效率比較低;此外,該類算法需要事先設(shè)置電壓閾值來對社會網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社區(qū)劃分,設(shè)定的閾值會直接影響社區(qū)劃分的準(zhǔn)確性。針對該類算法存在的上述兩類問題,本文提出了一種基于電壓均值的社區(qū)劃分算法,使用節(jié)點電壓均值選取社區(qū)中心節(jié)點,避免了電壓閾值的設(shè)定,并且可以進(jìn)行多社區(qū)劃分;另外,本文又提出了一種基于確定社區(qū)個數(shù)的社區(qū)劃分算法,使用社區(qū)核心節(jié)點作為初始中心節(jié)點,解決了預(yù)先設(shè)定欲劃分社區(qū)數(shù)目的問題。最后,本文采用社區(qū)劃分領(lǐng)域中兩個經(jīng)典的數(shù)據(jù)集,對所提出的算法進(jìn)行實驗分析驗證。實驗結(jié)果表明,本文提出... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖有向無權(quán)圖4545無向無權(quán)

無向有權(quán)圖有向有權(quán)圖圖 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的四類圖為了能夠更好地研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，本文將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)抽象成無向無權(quán)圖，由于矩陣可以的體現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的關(guān)系，本文采用鄰接矩陣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲圖，即A(G) =i,j ∈ V(G) ，其中， 的取值是 0 或者 1，當(dāng)節(jié)點 i 和節(jié)點 j 之間存在連接時， = 1， = 0。（1）度與平均度節(jié)點的度數(shù)（Degree）指的是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的鄰居數(shù)目，如果一個節(jié)點的度數(shù)越大該節(jié)點與鄰居節(jié)點的聯(lián)系越密切，證明該節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中所處的位置較其他節(jié)點更重從而該節(jié)點成為核心節(jié)點的可能性也就越大，故而可以從節(jié)點的度數(shù)來分析節(jié)點在中的重要程度。( )( )D iijj V Ga∈= (2-1)通常情況下，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的平均度就是網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點度數(shù)的均值，用公式表示為

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]面向復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究[D]. 姜秀芳.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011



本文編號：3261709