發(fā)布時(shí)間：2022-07-02 11:06

　　隨著社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)發(fā)現(xiàn)已經(jīng)成為了一個(gè)研究熱點(diǎn)。作為其中的一個(gè)分支,重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)更接近真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),因而具有重要的研究和實(shí)踐意義。目前,基于節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽傳播算法具有簡(jiǎn)單和快速發(fā)現(xiàn)社區(qū)的優(yōu)點(diǎn),因而在重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究領(lǐng)域里被廣泛應(yīng)用。但是該類(lèi)算法的隨機(jī)性較強(qiáng),有時(shí)甚至?xí)阉械墓?jié)點(diǎn)劃分到一個(gè)社區(qū)。因此,為了發(fā)現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的重疊社區(qū)并提高基于標(biāo)簽傳播算法的魯棒性,考慮到以邊為研究對(duì)象相對(duì)于傳統(tǒng)的基于節(jié)點(diǎn)的劃分具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),即可以自然地獲得重疊社區(qū),本文以邊為研究對(duì)象,提出了一種基于線圖與標(biāo)簽傳播的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。此外,為了快速發(fā)現(xiàn)較大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中的重疊社區(qū),本文在前面提出的算法基礎(chǔ)上做了改進(jìn),提出一種基于線圖的重疊社區(qū)的合并與優(yōu)化算法。本文的主要研究工作如下:（1）由于標(biāo)簽傳播算法的隨機(jī)更新順序以及更新標(biāo)簽的隨機(jī)選取,導(dǎo)致其隨機(jī)性較強(qiáng),因此,為了提高重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)中基于標(biāo)簽傳播方法的魯棒性和準(zhǔn)確性,本文以邊為研究對(duì)象,提出了一種定向標(biāo)簽傳播算法,即基于線圖與標(biāo)簽傳播的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法（LLPA）。LLPA提出種子邊的概念,并根據(jù)其他邊與種子邊之間的相似度,來(lái)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：57 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于邊劃分的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于標(biāo)簽傳播的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要工作及內(nèi)容安排
第2章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的相關(guān)基礎(chǔ)
    2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)相關(guān)定義
    2.2 社區(qū)結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
        2.2.1 模塊度
        2.2.2 歸一化互信息
    2.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)線圖的相關(guān)定義及其與原始圖的相互轉(zhuǎn)換
        2.3.1 線圖定義
        2.3.2 線圖與原始圖之間的相互轉(zhuǎn)換
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于線圖與標(biāo)簽傳播的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
    3.1 基于線圖與標(biāo)簽傳播的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
        3.1.1 算法流程
        3.1.2 種子邊
        3.1.3 標(biāo)簽傳播
        3.1.4 優(yōu)化重疊社區(qū)
        3.1.5 算法時(shí)間復(fù)雜度分析
    3.2 實(shí)驗(yàn)與分析
        3.2.1 LFR基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)上的實(shí)驗(yàn)
        3.2.2 真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上的實(shí)驗(yàn)
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于線圖的重疊社區(qū)的合并與優(yōu)化算法
    4.1 基于線圖的重疊社區(qū)的合并與優(yōu)化算法
        4.1.1 算法流程
        4.1.2 高度重疊社區(qū)的合并
        4.1.3 過(guò)濾操作
        4.1.4 算法時(shí)間復(fù)雜度分析
    4.2 實(shí)驗(yàn)與分析
        4.2.1 LFR基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)上的實(shí)驗(yàn)
        4.2.2 真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上的實(shí)驗(yàn)
    4.3 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 未來(lái)展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
詳細(xì)摘要



本文編號(hào)：3654255