發(fā)布時間：2022-09-21 18:03

　　現(xiàn)實社會和自然界中的系統(tǒng)都可以抽象為復雜網(wǎng)絡的形式,例如:人際關(guān)系網(wǎng)絡、足球俱樂部網(wǎng)絡、海豚網(wǎng)絡等。在復雜網(wǎng)絡中,節(jié)點表示系統(tǒng)中的個體,邊表示個體與個體之間的關(guān)聯(lián)情況。特別地,社區(qū)結(jié)構(gòu)作為復雜網(wǎng)絡的重要拓撲性質(zhì),近年來引起了國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注,大量社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法被提出用于檢測社區(qū)結(jié)構(gòu)。目前,社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法可分為兩類:非重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法和重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。其中,標簽傳播算法是最常用的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法之一:針對非重疊社區(qū),標簽傳播算法具有操作步驟簡單、時間復雜度低的優(yōu)勢,因此可以適用于大型的復雜網(wǎng)絡。但是,其也具有穩(wěn)健性差、容易出現(xiàn)“怪獸社區(qū)”和社區(qū)數(shù)量過多的缺陷;針對重疊社區(qū),通過增加節(jié)點的標簽數(shù)量,標簽傳播相關(guān)算法也可用于進行重疊社區(qū)的檢測,但是其同樣具有穩(wěn)定性差的缺點。鑒于上述標簽傳播算法中存在的問題,本文提出了一種基于節(jié)點影響力和相似度的標簽傳播算法用于檢測非重疊社區(qū):首先篩選出種子節(jié)點,然后將種子節(jié)點擴張成種子區(qū)域,并繼續(xù)進行標簽傳播,最后進行社區(qū)合并,得到最終的非重疊結(jié)構(gòu)的劃分結(jié)果;同時,本文也提出了一種基于節(jié)點影響力和相似度的面向重疊社區(qū)的標簽傳播算法用于檢測重疊社區(qū):首先,基于非... 

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究綜述
        1.2.1 非重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
        1.2.2 重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
        1.2.3 文獻評述
    1.3 本文研究內(nèi)容
    1.4 研究思路
    1.5 本文結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)性質(zhì)及概念
    2.1 網(wǎng)絡的基本性質(zhì)
        2.1.1 度與度分布
        2.1.2 簇系數(shù)
        2.1.3 社區(qū)結(jié)構(gòu)
        2.1.4 邊緣節(jié)點
    2.2 節(jié)點影響力和相似度
        2.2.1 節(jié)點相似度
        2.2.2 節(jié)點影響力
    2.3 基于標簽傳播的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于節(jié)點影響力和相似度的標簽傳播算法
    3.1 基于LPA的算法存在的問題
    3.2 相關(guān)改進思路
    3.3 NIS-LPA算法
        3.3.1 網(wǎng)絡的初始劃分
        3.3.2 標簽傳播
        3.3.3 社區(qū)合并過程
        3.3.4 復雜度分析
    3.4 實驗結(jié)果分析與討論
        3.4.1 數(shù)據(jù)集
        3.4.2 評價指標
        3.4.3 實驗結(jié)果與分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 面向重疊社區(qū)的改進NIS-LPA算法
    4.1 問題背景
    4.2 ONIS-LPA算法
        4.2.1 相關(guān)定義
        4.2.2 算法流程
        4.2.3 復雜度分析
    4.3 實驗結(jié)果討論
        4.3.1 數(shù)據(jù)集
        4.3.2 評價指標
        4.3.3 實驗結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法在騰訊微博網(wǎng)絡中的應用
    5.1 初始數(shù)據(jù)的處理
    5.2 騰訊微博網(wǎng)絡的描述
    5.3 應用
    5.4 本章小節(jié)
第6章 總結(jié)和展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 創(chuàng)新點
    6.3 展望
參考文獻
致謝
個人簡歷、在學期間發(fā)表的學術(shù)論文及研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進的Jaccard相似系數(shù)矩陣的社團劃分算法[J]. 張猛,李玲娟.  南京郵電大學學報(自然科學版). 2018(06)
[2]一種基于節(jié)點位置余弦相似度的機會網(wǎng)絡轉(zhuǎn)發(fā)算法[J]. 朱坤,劉林峰,吳家皋.  計算機科學. 2018(12)
[3]基于詞向量的Jaccard相似度算法[J]. 田星,鄭瑾,張祖平.  計算機科學. 2018(07)
[4]基于節(jié)點相似性的LFM社團發(fā)現(xiàn)算法[J]. 楊曉波,陳楚湘,王至婉.  復雜系統(tǒng)與復雜性科學. 2017(03)
[5]基于雙語LDA的跨語言文本相似度計算方法研究[J]. 程蔚,線巖團,周蘭江,余正濤,王紅斌.  計算機工程與科學. 2017(05)
[6]一種基于節(jié)點重要度的社團劃分算法[J]. 吳衛(wèi)江,周靜,李國和.  中南民族大學學報(自然科學版). 2016(01)
[7]一種面向大規(guī)模社會網(wǎng)絡的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法[J]. 梁晉,梁吉業(yè),趙興旺.  南京大學學報(自然科學). 2016(01)
[8]基于廣度優(yōu)先搜索的局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法[J]. 王豫中,范磊,李建華.  計算機工程. 2015(10)
[9]基于協(xié)同過濾的Web服務動態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法[J]. 吳鐘,聶規(guī)劃,陳冬林,章佩璐.  計算機應用. 2013(08)



本文編號：3680410