本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)模式挖掘方法研究

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【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃發(fā)展,動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)受到高度關(guān)注,其中的動(dòng)態(tài)模式不僅反應(yīng)復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特性和功能信息,而且還可以有效地刻畫(huà)出動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的演化規(guī)律和行為特性。而以往的研究多針對(duì)靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)的研究,或者一段時(shí)間的網(wǎng)絡(luò)集合,這樣就忽略了網(wǎng)絡(luò)的時(shí)序特性,但幾乎所有的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)都具有某種動(dòng)態(tài)特性,因此,人們研究動(dòng)態(tài)模式的熱情越來(lái)越高,本文將基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究動(dòng)態(tài)模式的挖掘方法。首先,提出基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的周期動(dòng)態(tài)模式(PDP)和頻繁跳躍模式(FJP)模式挖掘方法,PDP和FJP是動(dòng)態(tài)模式中的具有特殊性質(zhì)的模式,該模式不僅能體現(xiàn)頻繁性還能呈現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的周期性和跳躍性的演化規(guī)律;在此為了降低算法的計(jì)算復(fù)雜度,構(gòu)建有向圖矩陣對(duì)隨著時(shí)間的演化的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模,將圖上的操作轉(zhuǎn)化為序列上的操作;設(shè)計(jì)一種基于圖矩陣的規(guī)則邊搜索算法,篩選有向圖矩陣中邊出現(xiàn)序列的頻繁性和規(guī)則性,以便采用深度優(yōu)先搜索的方法進(jìn)行周期動(dòng)態(tài)模式和頻繁跳躍模式的挖掘。其次,提出基于改進(jìn)k-means算法進(jìn)行初聚類(lèi)及演化聚類(lèi)算法,算法解決了傳統(tǒng)的k-means聚類(lèi)方法的局限性和對(duì)初值的依賴性,達(dá)到更好的初聚類(lèi)效果。通過(guò)挑選種子節(jié)點(diǎn)作為初始聚類(lèi)中心,再根據(jù)網(wǎng)絡(luò)變化量,選擇對(duì)下一時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)快照的聚類(lèi)操作,實(shí)現(xiàn)了聚類(lèi)結(jié)果的平滑性,從而得到網(wǎng)絡(luò)演化圖。再次,針對(duì)具有復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性的復(fù)雜軟件網(wǎng)絡(luò),提出關(guān)鍵路徑挖掘方法,將前文提到的動(dòng)態(tài)模式挖掘方法應(yīng)用到軟件網(wǎng)絡(luò)中,挖掘具有規(guī)律行為特性的關(guān)鍵執(zhí)行路徑。為了描述軟件系統(tǒng)中元素之間的關(guān)系,提出SN-DW模型建模方法,以便從中發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化軟件系統(tǒng)中的規(guī)則調(diào)用關(guān)系,更好的研究其內(nèi)部規(guī)律。最后,本文對(duì)提出的算法進(jìn)行分析和驗(yàn)證,分別采用實(shí)際的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與合成數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例分析。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 序列模式 動(dòng)態(tài)模式 演化聚類(lèi) 網(wǎng)絡(luò)化軟件
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13;O157.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)概況10-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 動(dòng)態(tài)模式挖掘研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.4 網(wǎng)絡(luò)化軟件復(fù)雜性分析研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 動(dòng)態(tài)模式挖掘存在的問(wèn)題16
• 1.4 本課題研究的主要內(nèi)容16-17
• 1.5 本文結(jié)構(gòu)安排17-18
• 第2章 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的周期動(dòng)態(tài)模式挖掘方法18-33
• 2.1 引言18-19
• 2.2 基本概念與定義19-24
• 2.2.1 基本概念19-20
• 2.2.2 周期動(dòng)態(tài)模式20-22
• 2.2.3 周期動(dòng)態(tài)模式挖掘過(guò)程22-24
• 2.3 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)模式挖掘算法24-31
• 2.3.1 有向圖矩陣構(gòu)建算法24-25
• 2.3.2 基于圖矩陣的規(guī)則邊搜索算法25-26
• 2.3.3 頻繁周期動(dòng)態(tài)模式挖掘算法26-27
• 2.3.4 頻繁周期跳躍模式挖掘算法27-31
• 2.4 本章小結(jié)31-33
• 第3章 動(dòng)態(tài)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的演化聚類(lèi)方法33-39
• 3.1 引言33-34
• 3.2 基本概念與定義34-36
• 3.2.1 基本概念34
• 3.2.2 演化網(wǎng)絡(luò)定義34-35
• 3.2.3 演化聚類(lèi)方法35-36
• 3.3 演化聚類(lèi)算法36-37
• 3.4 本章小結(jié)37-39
• 第4章 網(wǎng)絡(luò)化軟件中的關(guān)鍵執(zhí)行路徑挖掘方法39-48
• 4.1 引言39-40
• 4.2 基本概念與定義40-43
• 4.2.1 軟件系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)特性40-43
• 4.2.2 網(wǎng)絡(luò)化軟件的復(fù)雜性43
• 4.3 軟件網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵執(zhí)行路徑挖掘方法43-47
• 4.3.1 SN-DW模型建模方法44-45
• 4.3.2 基于SN-DW模型的關(guān)鍵執(zhí)行路徑挖掘方法45-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 第5章 算法及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析48-55
• 5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的來(lái)源48
• 5.2 動(dòng)態(tài)模式挖掘算法48-51
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)的基本配置48-49
• 5.2.2 算法性能分析49-51
• 5.3 演化聚類(lèi)算法51-54
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)的基本配置51
• 5.3.2 算法性能分析51-54
• 5.4 本章小結(jié)54-55
• 結(jié)論55-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果61-62
• 致謝62-63
• 作者簡(jiǎn)介63

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：542282