發(fā)布時間：2017-12-25 22:36

  本文關(guān)鍵詞：基于多屬性的社區(qū)劃分技術(shù)研究　出處：《沈陽航空航天大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 多屬性 相似性度量 參數(shù)優(yōu)化 社區(qū)劃分 隨機(jī)游走

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)時代的到來及信息科技的高速發(fā)展,產(chǎn)生出各種大規(guī)模在線網(wǎng)絡(luò),這些網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)推動了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究。從蛋白質(zhì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、科學(xué)家論文合作網(wǎng)絡(luò)到微博關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、商品推薦網(wǎng)絡(luò)等,人類對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)認(rèn)識逐步加深。社區(qū)結(jié)構(gòu)作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析的一個重要方面,體現(xiàn)了復(fù)雜系統(tǒng)中個體間的共性與差異性。社區(qū)劃分研究幫助人類更加清晰的認(rèn)識和了解復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和演化,為網(wǎng)絡(luò)的宏觀調(diào)控和分析提供技術(shù)和方法。文中對社區(qū)發(fā)現(xiàn)的經(jīng)典算法及其評價方法進(jìn)行概述,重點(diǎn)對節(jié)點(diǎn)具有多個相關(guān)屬性的社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社區(qū)劃分。目前,社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的屬性數(shù)量和種類都在快速增加,部分社區(qū)劃分越發(fā)需要依賴節(jié)點(diǎn)多屬性的聯(lián)合信息才能達(dá)到有效劃分的目的,如在飲食文化、觀影品味等抽象社區(qū)的劃分上體現(xiàn)的更加明顯�，F(xiàn)有的多屬性社區(qū)劃分方法主要將節(jié)點(diǎn)的多種屬性量化為節(jié)點(diǎn)屬性向量,然后在計算節(jié)點(diǎn)間相似度的基礎(chǔ)上應(yīng)用傳統(tǒng)社區(qū)劃分算法。該過程中存在兩點(diǎn)不足:一是在屬性的量化上,簡單的采用距離計算不能充分表達(dá)屬性間的密切程度。二是各屬性對劃分結(jié)果的不同影響程度沒有得到有效的反映。據(jù)此,文中提出對節(jié)點(diǎn)多屬性的相似度計算應(yīng)該根據(jù)單個屬性的特點(diǎn)定義其屬性相似度計算函數(shù),并利用參數(shù)優(yōu)化方法對每個屬性賦予體現(xiàn)其重要程度的權(quán)重系數(shù),從而改善多屬性節(jié)點(diǎn)間的相似性度量能力。另外,結(jié)合隨機(jī)游走社區(qū)劃分算法,將節(jié)點(diǎn)間相似度視為隨機(jī)游走的可能性,將多屬性相似度矩陣轉(zhuǎn)化為轉(zhuǎn)移概率矩陣,利用隨機(jī)游走算法獲得節(jié)點(diǎn)的信息擴(kuò)散矩陣進(jìn)行社區(qū)劃分。針對該社區(qū)劃分算法中的社區(qū)合并過程慢的問題,采用多組同時合并的優(yōu)化策略,對信息擴(kuò)散矩陣進(jìn)行處理,使信息擴(kuò)散矩陣的維度迅速減小,提高社區(qū)合并速度。最后將提出的多屬性社區(qū)劃分技術(shù)應(yīng)用于用戶電影評價網(wǎng)絡(luò),用于發(fā)現(xiàn)用戶間的電影品味相似性,經(jīng)過實驗證明,該技術(shù)可以提高抽象社區(qū)的劃分效果。
【學(xué)位授予單位】：沈陽航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：O157.5

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本文編號：1334761