本文關(guān)鍵詞：基于相似度的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)作為生物系統(tǒng)、社會(huì)系統(tǒng)、交通網(wǎng)絡(luò)、萬(wàn)維網(wǎng)等一系列復(fù)雜系統(tǒng)的抽象代表,其中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)預(yù)示著網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)聚合的趨勢(shì),所以社團(tuán)結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)非常重要的屬性。研究結(jié)果顯示,社團(tuán)的屬性與整體網(wǎng)絡(luò)的屬性有很大不同,忽略對(duì)社團(tuán)結(jié)構(gòu)的研究很可能會(huì)錯(cuò)失掉很多有意義的屬性。一般來說一款優(yōu)秀的社團(tuán)劃分算法不僅需要滿足較高的社團(tuán)劃分準(zhǔn)確度,同時(shí)也需要滿足較低的計(jì)算復(fù)雜度。在過去幾年中,學(xué)者們就如何在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中劃分社團(tuán)提出了許多算法,但是大多都很難同時(shí)完美的達(dá)到以上兩點(diǎn)�，F(xiàn)今網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越發(fā)龐大,算法的速度越發(fā)受到人們的重視。鑒于傳統(tǒng)模塊度的局限性和計(jì)算復(fù)雜性,本文引入了相似度的概念,其計(jì)算簡(jiǎn)單并且有很好的擴(kuò)展性�；谙嗨贫�,本文提出聚類算法、標(biāo)簽算法和多標(biāo)簽算法,前兩種算法適用于非重疊社團(tuán)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò),聚類算法是以相似度為基礎(chǔ)的新模塊度形式作為聚類依據(jù),避免了傳統(tǒng)模塊度的限制;標(biāo)簽算法中使用基于相似度的標(biāo)簽選取辦法,避免了傳統(tǒng)算法中的隨機(jī)選取而導(dǎo)致的算法不穩(wěn)定問題。最后一種算法是標(biāo)簽算法的擴(kuò)展,適用于發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的重疊社團(tuán)結(jié)構(gòu)。將這三種算法應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)模擬網(wǎng)絡(luò)中,并通過與其它算法比較得出本文算法都能較準(zhǔn)確的挖掘社團(tuán)結(jié)構(gòu),同時(shí)具有著較低的時(shí)間復(fù)雜度。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 社團(tuán)結(jié)構(gòu) 重疊 模塊度 相似度
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O157.5
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 研究背景和意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 論文創(chuàng)新和改進(jìn)10-11
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)11-12
• 第二章 相關(guān)基礎(chǔ)理論介紹12-24
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)12-14
• 2.2 社團(tuán)劃分算法14-21
• 2.2.1 圖分割算法14-15
• 2.2.2 層聚類算法15-16
• 2.2.3 劃分聚類算法16-17
• 2.2.4 基于模塊度的算法17-19
• 2.2.5 其他算法19-21
• 2.3 算法評(píng)價(jià)指標(biāo)21-23
• 2.3.1 模塊度21-22
• 2.3.2 標(biāo)準(zhǔn)化互信息量22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 基于相似度的聚類社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法24-42
• 3.1 引言24
• 3.2 基于相似度的模塊度24-30
• 3.2.1 GN模塊度的缺陷24-27
• 3.2.2 新模塊度推導(dǎo)27-30
• 3.3 基于相似度的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法30-41
• 3.3.1 節(jié)點(diǎn)相似度和社團(tuán)相似度31-32
• 3.3.2 算法描述32-33
• 3.3.3 算法可行性分析33-34
• 3.3.4 試驗(yàn)分析34-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 第四章 基于相似度的標(biāo)簽傳播算法42-58
• 4.1 引言42
• 4.2 傳統(tǒng)標(biāo)簽算法分析42-45
• 4.3 改進(jìn)標(biāo)簽算法45-50
• 4.3.1 理論推導(dǎo)45-47
• 4.3.2 算法描述47-50
• 4.3.3 時(shí)間復(fù)雜度分析50
• 4.4 試驗(yàn)分析50-57
• 4.4.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)集50-52
• 4.4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)52
• 4.4.3 試驗(yàn)結(jié)果和分析52-57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第五章 基于相似度的多標(biāo)簽重疊社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法58-69
• 5.1 引言58
• 5.2 理論推導(dǎo)58-60
• 5.3 算法描述60-64
• 5.4 時(shí)間復(fù)雜度分析64-65
• 5.5 試驗(yàn)結(jié)果和分析65-68
• 5.6 本章小結(jié)68-69
• 第六章 總結(jié)與展望69-71
• 6.1 本文工作總結(jié)69
• 6.2 研究展望69-71
• 參考文獻(xiàn)71-74
• 致謝74-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文75-77

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于相似度的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：484793