本文關(guān)鍵詞：基于局部特征擴散的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析已經(jīng)成為機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域的熱點之一。研究表明,網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)能揭示網(wǎng)絡(luò)隱藏的某些功能屬性、規(guī)律特點,網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)檢測對挖掘網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息、了解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特點具有重要的意義。在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)檢測的研究中,如何刻畫網(wǎng)絡(luò)的特征矩陣,對社區(qū)檢測有重要的影響。當(dāng)前大多研究主要從局部特征和全局特征兩個方面展開,用對稱特征對無向圖網(wǎng)絡(luò)進行研究。本文圍繞融合局部特征和全局特征的思想,對網(wǎng)絡(luò)特征矩陣賦予新的構(gòu)造方法,其主要研究內(nèi)容如下:(1)提出一種基于局部特征擴散的特征矩陣構(gòu)造方法。該方法首先定義新的節(jié)點相似度;然后通過鏈路加權(quán)完善局部特征;最后通過擴散核構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)的特征矩陣。新的特征矩陣融合了網(wǎng)絡(luò)的局部和全局特征,更全面地表達了網(wǎng)絡(luò)的拓撲信息。(2)提出一種相對穩(wěn)定的標(biāo)簽傳播算法。該算法基于局部特征擴散所構(gòu)造的特征矩陣,首先用鏈路權(quán)值優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)局部結(jié)構(gòu);然后用新的特征矩陣構(gòu)造標(biāo)簽貢獻矩陣;最后在標(biāo)簽首次更新階段,對核心節(jié)點優(yōu)先更新。算法不僅在準(zhǔn)確性方面得到保證,而且穩(wěn)定性明顯提升。(3)將局部特征擴散的思想推廣到非負矩陣分解模型,提出兩種新的特征矩陣分解模型。首先將新定義的對稱特征矩陣應(yīng)用到對稱非負矩陣分解模型。然后針對對稱的相似度度量方法對網(wǎng)絡(luò)拓撲信息描述的不足,提出一種非對稱特征矩陣構(gòu)造方法,并結(jié)合非負矩陣分解模型用于社區(qū)檢測。該方法首先對節(jié)點局部相似度進行非對稱地度量,將無向圖調(diào)整為有向加權(quán)圖,然后通過鏈路加權(quán)增強局部特征,最后將所得到的局部特征結(jié)合擴散核構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)的非對稱特征矩陣。實驗表明,本文提出的對稱特征、非對稱特征能有效提升復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測效果,在小規(guī)模社區(qū)識別分辨率方面擁有獨特的優(yōu)勢。尤其是非對稱的特征,能更好地度量節(jié)點之間的相似度信息,對社區(qū)檢測性能的提升更加明顯。
【關(guān)鍵詞】：社區(qū)檢測 局部特征擴散 鏈路加權(quán) 標(biāo)簽傳播 非負矩陣分解
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 概述12-13
• 1.2.2 圖分割算法13
• 1.2.3 層次聚類算法13-14
• 1.2.4 基于新模型的社區(qū)檢測算法14
• 1.3 論文主要工作和研究內(nèi)容14-15
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論17-27
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)表示17
• 2.2 社區(qū)結(jié)構(gòu)的定義17-18
• 2.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征18-20
• 2.3.1 節(jié)點局部特征18-19
• 2.3.2 網(wǎng)絡(luò)特征矩陣19-20
• 2.4 社區(qū)結(jié)構(gòu)評價指標(biāo)20-22
• 2.4.1 模塊度20-21
• 2.4.2 模塊密度21
• 2.4.3 標(biāo)準(zhǔn)化互信息21-22
• 2.5 主要的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法22-26
• 2.5.1 基于Laplace譜平分法22-23
• 2.5.2 GN算法23
• 2.5.3 FN算法23-24
• 2.5.4 標(biāo)簽傳播算法24-25
• 2.5.5 CPM算法25
• 2.5.6 非負矩陣分解算法25-26
• 2.6 本章小結(jié)26-27
• 第三章 基于局部特征擴散的標(biāo)簽傳播算法27-40
• 3.1 基于局部特征擴散的網(wǎng)絡(luò)特征矩陣27-31
• 3.1.1 相鄰節(jié)點相似度度量27-28
• 3.1.2 鏈路加權(quán)28-29
• 3.1.3 局部特征擴散29-30
• 3.1.4 基于局部特征擴散的特征矩陣構(gòu)造算法30-31
• 3.2 基于擴散特征的標(biāo)簽傳播算法31-34
• 3.2.1 標(biāo)簽傳播算法相關(guān)理論31-32
• 3.2.2 基于擴散特征的標(biāo)簽傳播算法32-34
• 3.3 實驗結(jié)果和分析34-39
• 3.3.1 LFR標(biāo)準(zhǔn)測試網(wǎng)絡(luò)35-38
• 3.3.2 真實網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集38-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第四章 基于非對稱特征的非負矩陣分解算法40-58
• 4.1 對稱非負矩陣分解模型40-41
• 4.2 非對稱特征矩陣構(gòu)造方法41-44
• 4.2.1 相鄰節(jié)點相似度度量41-42
• 4.2.2 鏈路加權(quán)42-43
• 4.2.3 局部特征擴散43-44
• 4.2.4 非對稱特征矩陣構(gòu)造算法44
• 4.3 基于非對稱特征的非負矩陣分解算法44-49
• 4.3.1 模型原理44-45
• 4.3.2 交替單步梯度下降求解算法45-47
• 4.3.3 修正的投影梯度下降求解算法47-49
• 4.4 實驗結(jié)果和分析49-57
• 4.4.1 LFR標(biāo)準(zhǔn)測試網(wǎng)絡(luò)50-54
• 4.4.2 真實網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集54-57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 總結(jié)與展望58-60
• 參考文獻60-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果64-65
• 致謝65-66
• 附件66

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  本文關(guān)鍵詞：基于局部特征擴散的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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