社區(qū)發(fā)現(xiàn)是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ),通過(guò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)可以了解節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度和不同關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn),同時(shí)可以挖掘網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部不同的節(jié)點(diǎn)信息,引導(dǎo)后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)推薦推薦系統(tǒng)以及預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的未來(lái)走向趨勢(shì)。現(xiàn)有的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的大多適用環(huán)境都是同構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò),因?yàn)橥瑯?gòu)信息網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)關(guān)系單一,從直觀上可以進(jìn)行描述,方便理解。然而,隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,現(xiàn)有的信息網(wǎng)絡(luò)大多包含有多種類型的節(jié)點(diǎn)及鏈接關(guān)系,不同節(jié)點(diǎn)之間的鏈接關(guān)系可能代表著不同的語(yǔ)義信息,同一條鏈接關(guān)系也可能擁有不同的表述含義,我們將這種類型的信息網(wǎng)絡(luò)稱之為異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)。異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)對(duì)于節(jié)點(diǎn)的信息表達(dá)更加全面、精確,但是相對(duì)于以同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)將面臨更多的困難與挑戰(zhàn)。本文在借鑒現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上,提出了一種適用于現(xiàn)有的異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法框架HCD_Clus（Heterogeneous Community Detection Cluster）。算法框架HCD_Clus主要包含兩個(gè)部分:融合多條元路徑的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)相似性度量算法HCBOWSMVA（Heterogeneous Continuous Bag of Words... 

【文章來(lái)源】：內(nèi)蒙古科技大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū)

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)類型

內(nèi)蒙古科技大學(xué)碩士學(xué)位論文-3-異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)性主要表現(xiàn)以下幾個(gè)方面：1、節(jié)點(diǎn)類型的多樣性，譬如在DBLP數(shù)據(jù)集中，節(jié)點(diǎn)類型就包含有作者，論文，關(guān)鍵字，期刊等類型；2、鏈接關(guān)系的多樣性，譬如論文與期刊之間有發(fā)表關(guān)系，論文和關(guān)鍵字之間存在包含關(guān)系等等；3、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的重要性也會(huì)有區(qū)分，譬如在DBLP數(shù)據(jù)集中，論文與作者的重要程度應(yīng)大于其他類型節(jié)點(diǎn)[20]。下面來(lái)詳細(xì)介紹異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中的一些相關(guān)定義。定義1異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)：異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)是包含多種節(jié)點(diǎn)與關(guān)系的信息網(wǎng)絡(luò)[21]，也可以用圖G來(lái)表示。節(jié)點(diǎn)用V來(lái)表示，鏈接關(guān)系用E來(lái)表示，那么節(jié)點(diǎn)的類型集合表示為T，鏈接關(guān)系所屬的類型集合表示為R。當(dāng)且僅當(dāng)節(jié)點(diǎn)類型集合|T|>1或者鏈接關(guān)系類型|R|>1時(shí)，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)就可以稱之為異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)。如果|T|=1和|R|=1則G為同構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)可以用公式表示為：G=V,E,T,R,,,(式1-1)其中，φ表示的是節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系映射，表示的是節(jié)點(diǎn)的類型映射，ψ表示的是鏈接關(guān)系的類型映射。顯然，含有不同類型節(jié)點(diǎn)和不同鏈接關(guān)系類型的異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)會(huì)包含有更加豐富的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息。如果網(wǎng)絡(luò)中只包含有一種類型的節(jié)點(diǎn)，但是有多種不同的鏈接關(guān)系，這種網(wǎng)絡(luò)類型也稱為多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，一般應(yīng)用于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等等[22]。如果網(wǎng)絡(luò)中只包含多種類型的節(jié)點(diǎn)，同時(shí)也有多種不同的鏈接關(guān)系，這種網(wǎng)絡(luò)類型就稱為多模式網(wǎng)絡(luò)[23]。如圖1.2所示的兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)就是典型的異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)。圖1.2(a)中電影推薦系統(tǒng)中包含了用戶、電影、導(dǎo)演、演員等的節(jié)點(diǎn)類型，圖1.2(b)中DBLP數(shù)據(jù)集也是一種多模式網(wǎng)絡(luò)，包含了作者、論文、關(guān)鍵字、期刊等節(jié)點(diǎn)類型。圖1.2異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)

內(nèi)蒙古科技大學(xué)碩士學(xué)位論文-7-NS-Clus圖1.5論文合作網(wǎng)絡(luò)的聚類過(guò)程1.4論文組織結(jié)構(gòu)本文的論文具體結(jié)構(gòu)如下：第一章為緒論，主要是介紹了本文的研究背景、目的與意義以及具體研究?jī)?nèi)容等。研究背景主要介紹了社區(qū)發(fā)現(xiàn)的發(fā)展歷程、異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)提出的原因與發(fā)展以及異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中存在的一些基本概念等內(nèi)容；課題研究的目的與意義主要介紹了當(dāng)前的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法在發(fā)展過(guò)程中存在的一些問(wèn)題，引出了本文在異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)的原因；最后介紹了本文的研究?jī)?nèi)容，即本文選用在相似性度量的基礎(chǔ)上進(jìn)行聚類的這種社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的原因以及具體的流程。第二章分別介紹了在同構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)所存在的問(wèn)題以及不同信息網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的發(fā)展過(guò)程及所提出經(jīng)典的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，同時(shí)在對(duì)比不同社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的優(yōu)缺點(diǎn)后，提出自己的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法框架。第三章主要是進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)聚類算法的基礎(chǔ)-相似性度量算法，詳細(xì)介紹了本文的相似性度量算法HCBOW-SMVA算法。該算法是通過(guò)融合多條元路徑來(lái)進(jìn)行相似性度量，因此需要計(jì)算出每條有效元路徑的權(quán)重以及當(dāng)前元路徑下的任意節(jié)點(diǎn)間的相似性。其具體算法是分別對(duì)每條元路徑下的路徑實(shí)例進(jìn)行了相似性度量，然后結(jié)合權(quán)重信息，獲取了所有節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)向量化表示，然后根據(jù)得到節(jié)點(diǎn)向量，利用節(jié)點(diǎn)向量趨向性通過(guò)空間中的余弦相似度來(lái)進(jìn)行相似度的計(jì)算。第四章介紹基于新的相似性度量指標(biāo)進(jìn)行聚類算法的基本思想和具體過(guò)程。詳細(xì)描述基于新的相似性進(jìn)行聚類的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法過(guò)程，包括種子節(jié)點(diǎn)的選取，節(jié)點(diǎn)聚類和初

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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