發(fā)布時(shí)間：2017-05-23 15:20

  本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的興起,從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的角度研究復(fù)雜系統(tǒng)受到了越來(lái)越多的關(guān)注�，F(xiàn)實(shí)世界中大量的復(fù)雜系統(tǒng)均可以用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來(lái)描述。社區(qū)結(jié)構(gòu)作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重要特性之一,引起了研究者的廣泛關(guān)注。社區(qū)發(fā)現(xiàn)即為挖掘復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的模塊化的社區(qū)結(jié)構(gòu)的過(guò)程,這對(duì)于理解復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的功能、發(fā)現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中隱藏的規(guī)律和預(yù)測(cè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的行為具有重要的意義。然而,隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷擴(kuò)大,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜,社區(qū)發(fā)現(xiàn)也變得異常困難。目前,已有的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法還存在以下問(wèn)題:(1)現(xiàn)有的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法難以準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)穩(wěn)定的重疊社區(qū)結(jié)構(gòu);(2)基于節(jié)點(diǎn)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法難以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中重疊度較高的社區(qū)結(jié)構(gòu);(3)傳統(tǒng)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法僅僅關(guān)注網(wǎng)絡(luò)中的模塊化社區(qū)結(jié)構(gòu),無(wú)法進(jìn)一步識(shí)別社區(qū)中的層次關(guān)系。本文針對(duì)上述問(wèn)題展開(kāi)研究,主要工作和研究成果如下:1.提出了一種基于非重疊極大子團(tuán)的標(biāo)簽傳播社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。該算法在標(biāo)簽傳播算法的基礎(chǔ)上,對(duì)其進(jìn)行三個(gè)方面的改進(jìn):在標(biāo)簽初始化階段,通過(guò)查找網(wǎng)絡(luò)中非重疊的極大子團(tuán)結(jié)構(gòu),賦予每個(gè)非重疊的極大子團(tuán)唯一的標(biāo)簽;在標(biāo)簽傳播階段,通過(guò)選取具有最大標(biāo)簽傳播率的標(biāo)簽來(lái)更新節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽;在社區(qū)調(diào)整階段,通過(guò)合并相似度較高的社區(qū)來(lái)提升社區(qū)發(fā)現(xiàn)的質(zhì)量。將該算法分別應(yīng)用于計(jì)算機(jī)生成網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該算法很好地解決了標(biāo)簽傳播算法的魯棒性問(wèn)題,并能準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的重疊社區(qū)。2.提出了一種基于核心鏈路的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。相較于當(dāng)前的基于節(jié)點(diǎn)的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,該算法從鏈路的角度出發(fā),通過(guò)選取核心鏈路,并根據(jù)鏈路影響力的強(qiáng)弱不斷吸引外層鏈路進(jìn)而形成鏈路社區(qū)結(jié)構(gòu);再將鏈路社區(qū)轉(zhuǎn)化為節(jié)點(diǎn)社區(qū),經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)社區(qū)調(diào)整后,得到全局最優(yōu)的重疊社區(qū)結(jié)構(gòu)。該算法是一種無(wú)監(jiān)督算法,無(wú)需輸入額外參數(shù)。將該算法分別應(yīng)用于計(jì)算機(jī)生成網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相較于其它算法,該算法能夠更好地發(fā)現(xiàn)重疊度較高的社區(qū)結(jié)構(gòu)。3.提出了一種基于種子節(jié)點(diǎn)集的社區(qū)層次結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)算法。該算法通過(guò)選取種子節(jié)點(diǎn),并根據(jù)余弦相似度的大小添加其最近鄰節(jié)點(diǎn)共同構(gòu)成種子節(jié)點(diǎn)集;再由種子節(jié)點(diǎn)集出發(fā),基于分辨率公式進(jìn)行社區(qū)層次結(jié)構(gòu)探測(cè),根據(jù)節(jié)點(diǎn)加入社區(qū)的度值比來(lái)判斷是否到達(dá)層次邊界;最后在已發(fā)現(xiàn)完畢的社區(qū)外選取新的種子節(jié)點(diǎn)集,并由此出發(fā)直到全網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)層次結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)完畢。將該算法分別應(yīng)用于人工網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò),實(shí)驗(yàn)表明,相較于其它算法,該算法能夠準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中全部的社區(qū)層次結(jié)構(gòu)。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 社區(qū)發(fā)現(xiàn) 重疊社區(qū) 層次社區(qū) 標(biāo)簽傳播 鏈路聚類(lèi) 社區(qū)分辨率
【學(xué)位授予單位】：解放軍信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：O157.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-21
• 1.1 課題研究背景11-13
• 1.2 課題研究意義13-14
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.4 問(wèn)題提出16-17
• 1.4.1 現(xiàn)有的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法難以準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)穩(wěn)定的重疊社區(qū)結(jié)構(gòu)16-17
• 1.4.2 基于節(jié)點(diǎn)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法難以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中重疊度較高的社區(qū)結(jié)構(gòu)17
• 1.4.3 傳統(tǒng)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法無(wú)法進(jìn)一步識(shí)別社區(qū)中的層次關(guān)系17
• 1.5 本文主要內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)17-21
• 1.5.1 主要內(nèi)容17-19
• 1.5.2 組織結(jié)構(gòu)19-21
• 第二章 基于非重疊極大子團(tuán)的標(biāo)簽傳播社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法21-33
• 2.1 引言21
• 2.2 LPA算法21-22
• 2.3 LPAc算法22-26
• 2.3.1 非重疊極大子團(tuán)提取22-23
• 2.3.2 標(biāo)簽傳播率概率模型提出23-24
• 2.3.3 社區(qū)結(jié)構(gòu)調(diào)整24-25
• 2.3.4 算法描述25
• 2.3.5 算法復(fù)雜度分析25-26
• 2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析26-31
• 2.4.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)26-27
• 2.4.2 計(jì)算機(jī)生成網(wǎng)絡(luò)27-30
• 2.4.3 真實(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-33
• 第三章 基于核心鏈路的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法33-41
• 3.1 引言33
• 3.2 CLCD算法33-36
• 3.2.1 基本思想33-34
• 3.2.2 基本概念34
• 3.2.3 算法描述34-36
• 3.2.4 算法復(fù)雜度分析36
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析36-39
• 3.3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)37
• 3.3.2 計(jì)算機(jī)生成網(wǎng)絡(luò)37-39
• 3.3.3 真實(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)39
• 3.4 本章小結(jié)39-41
• 第四章 基于種子節(jié)點(diǎn)集的社區(qū)層次結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)算法41-49
• 4.1 引言41-42
• 4.2 HSS算法42-44
• 4.2.1 算法準(zhǔn)備42-43
• 4.2.2 算法描述43
• 4.2.3 算法復(fù)雜度分析43-44
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析44-47
• 4.3.1 計(jì)算機(jī)生成網(wǎng)絡(luò)44-45
• 4.3.2 真實(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)45-47
• 4.4 本章小結(jié)47-49
• 第五章 總結(jié)與展望49-51
• 5.1 全文總結(jié)49
• 5.2 本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)49
• 5.3 下一步研究工作展望49-51
• 致謝51-53
• 參考文獻(xiàn)53-57
• 作者簡(jiǎn)歷 攻讀碩士學(xué)位期間完成的主要工作57

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 張澤華;苗奪謙;錢(qián)進(jìn);;鄰域粗糙化的啟發(fā)式重疊社區(qū)擴(kuò)張方法[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2013年10期

2 易秀雙;韓業(yè)挺;王興偉;;一種基于節(jié)點(diǎn)影響力的局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2013年09期

3 潘磊;金杰;王崇駿;謝俊元;;社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中基于局部信息的邊社區(qū)挖掘[J];電子學(xué)報(bào);2012年11期

4 駱志剛;丁凡;蔣曉舟;石金龍;;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法研究新進(jìn)展[J];國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào);2011年01期

5 黃健斌;孫鶴立;Dustin BORTNER;劉亞光;;從鏈接密度遍歷序列中挖掘網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)的層次結(jié)構(gòu)[J];軟件學(xué)報(bào);2011年05期

6 李曉佳;張鵬;狄增如;樊瑛;;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)[J];復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué);2008年03期

7 解(亻芻);汪小帆;;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)分析算法研究綜述[J];復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué);2005年03期

  本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號(hào)：388341