本文關(guān)鍵詞：基于隸屬函數(shù)的社團發(fā)現(xiàn)算法的研究與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是一門與社會學(xué)、信息學(xué)和計算機科學(xué)等許多研究領(lǐng)域存在交集的研究科學(xué)。近年來,隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的深入發(fā)展,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中越來越多的特征被大家發(fā)現(xiàn)和熟知,特別是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社團特性,這一特性不僅可以幫助大家清晰地認(rèn)識和分析網(wǎng)絡(luò)功能,還是研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)其他特性的基礎(chǔ)。本文首先從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究背景和意義出發(fā),依次介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ),描述了目前復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團發(fā)現(xiàn)算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,概述了社團結(jié)構(gòu)的定義并重點介紹了幾種較典型的社團發(fā)現(xiàn)算法。針對目前大多數(shù)社團劃分算法考慮影響社團劃分因素不全面以及社團定義具有模糊性的情況,本文首先定義了一種計算節(jié)點到社團隸屬情況的隸屬函數(shù),該函數(shù)是根據(jù)模糊數(shù)學(xué)中隸屬函數(shù)的定義以及社團的基本性質(zhì)而確定的。在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于隸屬函數(shù)的啟發(fā)式社團發(fā)現(xiàn)算法(MCDA)。該算法以隸屬函數(shù)作為社團劃分的衡量標(biāo)準(zhǔn),通過計算節(jié)點到社團的隸屬度,可以找到節(jié)點所屬的社團。通過結(jié)合模糊聚類的基本思想和隸屬度函數(shù),MCDA算法可以得到節(jié)點到各社團的具體隸屬度大小,并且隸屬度函數(shù)綜合考慮了多種因素,使得MCDA算法具有較高的精確性,而且還具有較低的時間復(fù)雜度。此外,在MCDA算法的基礎(chǔ)上,針對現(xiàn)實世界的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)總是不斷變化的情況,設(shè)計并實現(xiàn)了一種動態(tài)算法(DMCDA)。該算法彌補了 MCDA算法在解決動態(tài)問題時的不足,利用動態(tài)隸屬度函數(shù)與增量式動態(tài)社團發(fā)現(xiàn)算法的思想,實現(xiàn)在初始社團結(jié)果的基礎(chǔ)上對后續(xù)動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的社團劃分。理論與實驗均證明了該算法具有較好的劃分效果和較快的運行效率。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 社團發(fā)現(xiàn) 隸屬函數(shù) 動態(tài)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O157.5;TP301.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.1.1 研究背景11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)12-14
• 1.2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 社團發(fā)現(xiàn)面臨的挑戰(zhàn)14
• 1.3 本文的主要內(nèi)容14-15
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)15-17
• 第2章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)17-33
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的概念與特性17
• 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)度量17-21
• 2.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的形式化表達17-19
• 2.2.2 度與度分布19-20
• 2.2.3 聚類系數(shù)20-21
• 2.2.4 模塊度21
• 2.3 典型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型21-23
• 2.3.1 ER隨機模型21-22
• 2.3.2 WS小世界模型22-23
• 2.3.3 BA無標(biāo)度模型23
• 2.4 社團定義與社團發(fā)現(xiàn)算法23-31
• 2.4.1 社團結(jié)構(gòu)的定義24-25
• 2.4.2 經(jīng)典的社團發(fā)現(xiàn)算法25-31
• 2.4.2.1 基于圖形分割的算法25-27
• 2.4.2.2 基于層次聚類的劃分算法27-30
• 2.4.2.3 啟發(fā)式算法30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-33
• 第3章 MCDA算法的設(shè)計與實現(xiàn)33-53
• 3.1 算法的提出33-34
• 3.2 算法的思想基礎(chǔ)34-38
• 3.2.1 影響社團劃分的因素34-37
• 3.2.2 模糊聚類算法的相關(guān)思想37-38
• 3.3 算法的實現(xiàn)38-50
• 3.3.1 相關(guān)變量38-42
• 3.3.2 算法的實現(xiàn)過程42-46
• 3.3.3 算法的思想驗證46-50
• 3.4 復(fù)雜度分析50-51
• 3.4.1 時間復(fù)雜度分析50-51
• 3.4.2 空間復(fù)雜度分析51
• 3.5 本章小結(jié)51-53
• 第4章 DMCDA算法的設(shè)計與實現(xiàn)53-61
• 4.1 DMCDA算法的提出53-54
• 4.2 算法的實現(xiàn)54-58
• 4.2.1 相關(guān)概念55-56
• 4.2.2 算法的具體實現(xiàn)56-58
• 4.3 簡單動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的理論驗證58-60
• 4.4 本章小結(jié)60-61
• 第5章 實驗分析61-77
• 5.1 實驗環(huán)境61
• 5.2 實驗數(shù)據(jù)61-66
• 5.2.1 經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集61-63
• 5.2.2 生成網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集63-66
• 5.3 實驗結(jié)果與分析66-74
• 5.3.1 靜態(tài)算法的實驗結(jié)果與分析66-72
• 5.3.2 動態(tài)算法的實驗結(jié)果與分析72-74
• 5.4 算法評估74-75
• 5.4.1 精確性指標(biāo)75
• 5.4.2 運行效率指標(biāo)75
• 5.5 本章小結(jié)75-77
• 第6章 結(jié)論與展望77-79
• 6.1 研究工作總結(jié)77-78
• 6.2 工作展望78-79
• 參考文獻79-83
• 致謝83

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1 胡洪林;;截斷思想在算法分析中的應(yīng)用[J];科技風(fēng);2012年12期

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3 梁彥杰;徐堅;;算法分析中概率變化與圖形生成[J];云南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2009年S2期

4 劉寧;邵曉艷;;算法分析與設(shè)計課程中多媒體技術(shù)的應(yīng)用[J];科技風(fēng);2009年18期

5 海亞;張永平;;算法對學(xué)生解決問題能力的培養(yǎng)[J];黑龍江科技信息;2008年10期

6 李冰穎,夏利民,舒遠(yuǎn)仲;學(xué)分制模式下網(wǎng)上選課系統(tǒng)的算法探析[J];江西科學(xué);2004年05期

7 Anany Levitin;Maria Levitin;;算法謎題[J];中國科技信息;2014年08期

8 杜剛;陸黎明;;一修路問題的算法解決分析[J];太原師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2006年02期

9 許之民;;砝碼稱重問題的多種算法分析與探究[J];合肥學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2011年01期

10 李亞楠;;菌群優(yōu)化算法分析[J];貴州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2011年02期

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1 俞洋;田亞菲;;一種新的變步長LMS算法及其仿真[A];通信理論與信號處理新進展——2005年通信理論與信號處理年會論文集[C];2005年

2 周顥;劉振華;趙保華;;構(gòu)造型的D~2FA生成算法[A];中國通信學(xué)會通信軟件技術(shù)委員會2009年學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

3 賴桃桃;馮少榮;張東站;;一種基于劃分和密度的快速聚類算法[A];第二十五屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（一）[C];2008年

4 劉遠(yuǎn)新;鄧飛其;羅艷輝;舒添慧;;ERP柔性平臺下物流運輸配送系統(tǒng)算法分析[A];第二十六屆中國控制會議論文集[C];2007年

5 王樹西;白碩;姜吉發(fā);;模式合一的“減首去尾”算法[A];第二屆全國學(xué)生計算語言學(xué)研討會論文集[C];2004年

6 王萬青;張曉輝;;改進的A~*算法的高效實現(xiàn)[A];2009全國測繪科技信息交流會暨首屆測繪博客征文頒獎?wù)撐募痆C];2009年

7 孫煥良;邱菲;劉俊嶺;朱葉麗;;IncSNN——一種基于密度的增量聚類算法[A];第二十三屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（研究報告篇）[C];2006年

8 韓建民;岑婷婷;于娟;;實現(xiàn)敏感屬性l-多樣性的l-MDAV算法[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

9 張悅;尤楓;趙瑞蓮;;利用蟻群算法實現(xiàn)基于程序結(jié)構(gòu)的主變元分析[A];第五屆中國測試學(xué)術(shù)會議論文集[C];2008年

10 王旭東;劉渝;鄧振淼;;正弦波頻率估計的修正Rife算法及其FPGA實現(xiàn)[A];全國第十屆信號與信息處理、第四屆DSP應(yīng)用技術(shù)聯(lián)合學(xué)術(shù)會議論文集[C];2006年

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1 科文;VIXD算法分析Web異常[N];中國計算機報;2008年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 魏哲學(xué);樣本斷點距離問題的算法與復(fù)雜性研究[D];山東大學(xué);2015年

2 劉春明;基于增強學(xué)習(xí)和車輛動力學(xué)的高速公路自主駕駛研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

3 張敏霞;生物地理學(xué)優(yōu)化算法及其在應(yīng)急交通規(guī)劃中的應(yīng)用研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2015年

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5 劉新旺;多核學(xué)習(xí)算法研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

6 于濱;城市公交系統(tǒng)模型與算法研究[D];大連理工大學(xué);2006年

7 曾國強;改進的極值優(yōu)化算法及其在組合優(yōu)化問題中的應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2011年

8 肖永豪;蜂群算法及在圖像處理中的應(yīng)用研究[D];華南理工大學(xué);2011年

9 陳耿;面向中觀審計的規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法研究[D];東南大學(xué);2005年

10 王維博;粒子群優(yōu)化算法研究及其應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2012年

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1 黃廈;基于改進蟻群算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 李平;基于Hadoop的信息爬取與輿情檢測算法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 趙官寶;基于位表的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

4 殷文華;移動容遲網(wǎng)絡(luò)中基于社會感知的多播分發(fā)算法研究[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2015年

5 徐翔燕;人工魚群優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究[D];西南交通大學(xué);2015年

6 李德福;基于小世界模型的啟發(fā)式尋路算法研究[D];華中師范大學(xué);2015年

7 鄭海彬;一種面向MAPREDUCE的DATASHUFFLE的優(yōu)化方法[D];蘇州大學(xué);2015年

8 趙曉寒;輪換步長PSO算法及SMVSC參數(shù)優(yōu)化[D];沈陽理工大學(xué);2015年

9 安豐洋;基于無線網(wǎng)絡(luò)的廣播算法研究[D];曲阜師范大學(xué);2015年

10 李智明;基于改進FastICA算法的混合語音盲分離[D];上海交通大學(xué);2015年

  本文關(guān)鍵詞：基于隸屬函數(shù)的社團發(fā)現(xiàn)算法的研究與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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