本文關(guān)鍵詞：一種面向動態(tài)網(wǎng)絡(luò)聚類的節(jié)點相似性度量方法

  更多相關(guān)文章： 動態(tài)網(wǎng)絡(luò) 聚類 節(jié)點相似性 歷史信息

【摘要】：隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展和不斷進(jìn)步,動態(tài)聚類分析因其廣泛應(yīng)用而成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)重要研究方向之一。在眾多動態(tài)聚類算法中,FacetNet方法以其較為優(yōu)越的性能成為非常流行的一種算法,本文的工作就是在此基礎(chǔ)上進(jìn)行的。Facet Net算法是以布爾離散值作為節(jié)點相似性度量,然后采用矩陣分解的方式進(jìn)行聚類。但是這種節(jié)點相似性度量方式有以下不足:一是將節(jié)點間關(guān)系同一而論,不能區(qū)別其重要性;二是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)擾動時,不能摒除干擾,準(zhǔn)確刻畫節(jié)點間的關(guān)系;三是并未考慮相鄰時刻網(wǎng)絡(luò)連邊變化帶來的影響�；谏鲜鋈c,本文對FacetNet算法的節(jié)點相似性進(jìn)行了改進(jìn)。首先,用Jaccard系數(shù)重新衡量了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的連接強(qiáng)度,將布爾離散值轉(zhuǎn)換為連續(xù)值,這樣做不僅能具體的衡量連邊的重要性,還能排除干擾,更加準(zhǔn)確的度量節(jié)點間的連接關(guān)系。其次,受進(jìn)化聚類框架下時序開銷嵌入技術(shù)所展現(xiàn)的動態(tài)思想所啟發(fā),本文利用相鄰時刻網(wǎng)絡(luò)連邊變化率建立線性方程,并將其作為平衡因子,融合歷史信息和當(dāng)前社團(tuán)的拓?fù)涮卣髦貥?gòu)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點關(guān)系,解決了網(wǎng)絡(luò)時序性帶來的問題,一定程度上改善了算法性能。最后在上述結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行聚類。在人工網(wǎng)絡(luò)和真實網(wǎng)絡(luò)上對改進(jìn)相似性后的算法進(jìn)行了驗證,包括三個不同結(jié)構(gòu)的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)和一個足球俱樂部賽制安排網(wǎng)絡(luò),并通過四個聚類指標(biāo):準(zhǔn)確度、召回率、歸一化互信息和模塊度函數(shù)進(jìn)行評價。人工實驗結(jié)果表明,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越復(fù)雜,改進(jìn)后的算法表現(xiàn)越突出,在四個指標(biāo)上均有所提升:準(zhǔn)確度平均提升11%,召回率平均提升14.3%,歸一化互信息平均提升14%,模塊度函數(shù)值平均提升4%。在真實網(wǎng)絡(luò)中,各個時刻的模塊度值都比較高,說明發(fā)掘的社團(tuán)良好的繼承了“內(nèi)緊外松”的結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)。另外,本文從相鄰時刻網(wǎng)絡(luò)的聚類結(jié)果進(jìn)行分析比較,改進(jìn)后的算法能更準(zhǔn)確的決定節(jié)點歸屬,更正一些錯誤結(jié)果,并發(fā)現(xiàn)一些個數(shù)較少,結(jié)構(gòu)較為隱蔽的社團(tuán),同時能根據(jù)歷史信息為孤立節(jié)點尋找更為合適的社團(tuán)。本文方法在準(zhǔn)確度,召回率和模塊度方面均有所改善,能夠準(zhǔn)確識別社團(tuán)結(jié)構(gòu),適用于結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò),特別是在社團(tuán)間的連邊較多的情況下,能有效的檢測出有特定意義的社團(tuán)結(jié)構(gòu),這對FacetNet算法是有效的提高和補(bǔ)充。
【關(guān)鍵詞】：動態(tài)網(wǎng)絡(luò) 聚類 節(jié)點相似性 歷史信息
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O157.5;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符號對照表10-11
• 縮略語對照表11-14
• 第一章 緒論14-18
• 1.1 研究背景及意義14-16
• 1.2 研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 本文主要工作和論文結(jié)構(gòu)17-18
• 第二章 動態(tài)聚類分析的相關(guān)概念18-28
• 2.1 動態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本概念18-19
• 2.2 聚類的基本定義19
• 2.3 聚類評價19-23
• 2.3.1 算法評估19-20
• 2.3.2 質(zhì)量評價20-23
• 2.4 動態(tài)聚類的一般框架23-24
• 2.5 節(jié)點相似性定義方法24-27
• 2.5.1 靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)24-26
• 2.5.2 動態(tài)網(wǎng)絡(luò)26-27
• 2.6 本章小結(jié)27-28
• 第三章 動態(tài)聚類及實驗結(jié)果分析28-44
• 3.1 問題描述28
• 3.2 新型節(jié)點相似性定義方法28-32
• 3.3 基于新型節(jié)點相似性度量的FacetNet算法描述32-34
• 3.4 實驗數(shù)據(jù)集34
• 3.5 實驗結(jié)果和分析34-42
• 3.6 本章小結(jié)42-44
• 第四章 總結(jié)與展望44-46
• 4.1 總結(jié)44
• 4.2 展望44-46
• 參考文獻(xiàn)46-50
• 致謝50-52
• 作者簡介52-53

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：584411