本文關鍵詞：異質(zhì)網(wǎng)絡中重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術研究

  更多相關文章： 異質(zhì)網(wǎng)絡 重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn) 網(wǎng)絡轉(zhuǎn)化模型 信息擴散

【摘要】：作為數(shù)據(jù)挖掘中一個正在蓬勃發(fā)展的研究領域,復雜網(wǎng)絡分析正引起越來越多研究人員的關注。社區(qū)發(fā)現(xiàn)是復雜網(wǎng)絡研究中一項十分重要的基礎性工作,它可以為復雜網(wǎng)絡的分析與研究提供中觀尺度的視角,這為研究人員研究復雜網(wǎng)絡帶來了巨大的便利。傳統(tǒng)社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術的研究工作大多以復雜網(wǎng)絡中的同質(zhì)網(wǎng)絡作為研究對象,假定網(wǎng)絡中的所有實體是同種類型的,這確為社區(qū)發(fā)現(xiàn)工作帶來了方便,但這種假設背離了網(wǎng)絡的真實情形,真實網(wǎng)絡中,不論結(jié)點抑或是邊,它們的類型都可以是多種多樣的,這就對研究過程中針對現(xiàn)實網(wǎng)絡的抽象方式提出了新的要求,異質(zhì)網(wǎng)絡這一概念也就應運而生了,它對網(wǎng)絡中不同類型的邊和結(jié)點加以區(qū)分,以更加貼近實際的方式描述了網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)與組成。同時,社區(qū)的重疊現(xiàn)象廣泛存在于真實網(wǎng)絡中,由此也激發(fā)了一個新的研究方向,即針對復雜網(wǎng)絡的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術研究,重疊社區(qū)結(jié)構(gòu)更準確地描述了網(wǎng)絡中真實的中觀結(jié)構(gòu)信息,因此,復雜網(wǎng)絡重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)具有更加突出的現(xiàn)實意義。本文以異質(zhì)網(wǎng)絡為研究對象,試圖尋找一種能夠有效發(fā)現(xiàn)存在于異質(zhì)網(wǎng)絡中的重疊社區(qū)結(jié)構(gòu)的方法,為此,本文完成了如下主要工作:第一,介紹并分析了復雜網(wǎng)絡和社區(qū)結(jié)構(gòu)的基本概念與特點,對使用較為廣泛的三類異質(zhì)網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術進行了簡單介紹。異質(zhì)網(wǎng)絡以其特有的性質(zhì)為針對異質(zhì)網(wǎng)絡的社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術的研究帶來了巨大挑戰(zhàn)。第二,通過對重疊社區(qū)結(jié)構(gòu)性質(zhì)和常用異質(zhì)網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術的分析,確定了本課題的研究思路。第三,結(jié)合機器學習領域中的半監(jiān)督學習方法,設計并實現(xiàn)了一種將多維異質(zhì)網(wǎng)絡轉(zhuǎn)化為同質(zhì)網(wǎng)絡的數(shù)學模型。該模型對原始多維異質(zhì)網(wǎng)絡各維度重新進行組合,使用組合后的關系作為與其對應的同質(zhì)網(wǎng)絡的關系,這里,為達到區(qū)別對待網(wǎng)絡中各維度的目的,模型采用了為不同重要性的維度分配不同權重的方式,模型的核心任務就是確定此權重向量(系數(shù)向量)。第四,在綜合對比分析當前主要的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的基礎上,結(jié)合信息論的相關知識,給出了一種基于信息擴散的社區(qū)定義,并進一步借鑒信息傳播理論與標簽傳播算法的主要思想,從單個結(jié)點對關于某種主題的信息的掌握程度出發(fā),提出了一種復雜網(wǎng)絡重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。算法以結(jié)點實際接受了的信息量作為衡量標準判斷該結(jié)點是否會加入到由該主題所代表的社區(qū)中。第五,基于實際數(shù)據(jù)集分別對本文所提出的網(wǎng)絡轉(zhuǎn)換模型和重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法進行了實驗測試及分析,利用Matlab完成了網(wǎng)絡轉(zhuǎn)化模型的測試實驗,利用Java語言和UCINet工具實現(xiàn)了社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法部分的測試及結(jié)果可視化。在通過實驗驗證了網(wǎng)絡轉(zhuǎn)換模型和社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的有效性的基礎上,以DBLP數(shù)據(jù)集作為測試對象構(gòu)建多維異質(zhì)網(wǎng)絡,而后設計并實現(xiàn)了將網(wǎng)絡轉(zhuǎn)換模型同社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的集成實驗,并對實驗結(jié)果進行了分析。
【關鍵詞】：異質(zhì)網(wǎng)絡 重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn) 網(wǎng)絡轉(zhuǎn)化模型 信息擴散
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-17
• 1.1 研究背景及意義10-13
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 國外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 論文的主要研究工作及創(chuàng)新點15-16
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)16-17
• 2 復雜網(wǎng)絡與異質(zhì)網(wǎng)絡中的社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術17-28
• 2.1 復雜網(wǎng)絡17-22
• 2.1.1 復雜網(wǎng)絡概述17-20
• 2.1.2 同質(zhì)網(wǎng)絡20-21
• 2.1.3 異質(zhì)網(wǎng)絡21-22
• 2.2 社區(qū)結(jié)構(gòu)及其定義22-25
• 2.2.1 非重疊社區(qū)24
• 2.2.2 重疊社區(qū)24-25
• 2.3 異質(zhì)網(wǎng)絡中的社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術25-27
• 2.3.1 將異質(zhì)網(wǎng)絡轉(zhuǎn)化為同質(zhì)網(wǎng)絡25-26
• 2.3.2 不同類型實體的同步聚類26-27
• 2.3.3 基于屬性實體的目標實體聚類27
• 2.4 小結(jié)27-28
• 3 基于半監(jiān)督學習的多維異質(zhì)網(wǎng)絡轉(zhuǎn)化模型28-35
• 3.1 異質(zhì)網(wǎng)絡轉(zhuǎn)化為同質(zhì)網(wǎng)絡的主要方法28-30
• 3.1.1 網(wǎng)絡集成28-29
• 3.1.2 效用集成29-30
• 3.2 建�；A與模型構(gòu)建30-34
• 3.2.1 半監(jiān)督學習30
• 3.2.2 相關數(shù)學基礎知識30-31
• 3.2.3 網(wǎng)絡轉(zhuǎn)化模型的構(gòu)建31-34
• 3.3 小結(jié)34-35
• 4 基于信息擴散的復雜網(wǎng)絡重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法35-45
• 4.1 算法概述35-43
• 4.1.1 查找網(wǎng)絡中對信息掌握程度最高的結(jié)點37-38
• 4.1.2 構(gòu)建主題結(jié)點集合38-39
• 4.1.3 結(jié)點對所接收到的信息的接受程度分析39-41
• 4.1.4 算法結(jié)束運行條件41
• 4.1.5 參數(shù)t的確定41-43
• 4.1.6 社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果提取43
• 4.2 算法收斂性分析43-44
• 4.3 算法時間復雜度分析44
• 4.4 小結(jié)44-45
• 5 實驗結(jié)果與分析45-55
• 5.1 異質(zhì)網(wǎng)絡轉(zhuǎn)化模型實驗及測試45-48
• 5.1.1 實驗數(shù)據(jù)集45-47
• 5.1.2 實驗測試與結(jié)果47-48
• 5.2 社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法實驗及分析48-52
• 5.2.1 實驗數(shù)據(jù)集48-49
• 5.2.2 實驗效果評價標準49
• 5.2.3 社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果展現(xiàn)與分析49-52
• 5.3 集成測試實驗52-54
• 5.3.1 實驗數(shù)據(jù)集及多維網(wǎng)絡構(gòu)建52
• 5.3.2 實驗測試與結(jié)果52-54
• 5.4 小結(jié)54-55
• 結(jié)論55-57
• 致謝57-58
• 參考文獻58-61
• 攻讀學位期間的研究成果61

【參考文獻】

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本文編號：926184