本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)識(shí)別方法研究

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【摘要】：在真實(shí)世界中,許多復(fù)雜系統(tǒng)都能夠以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的形式表示出來(lái),如社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、軟件網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)等。目前,針對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究已成為計(jì)算機(jī)科學(xué)、社會(huì)學(xué)、物理學(xué)和生物信息學(xué)等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),并成為重要的多學(xué)科交叉研究領(lǐng)域。經(jīng)研究表明,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中通常存在“社區(qū)結(jié)構(gòu)”這一重要的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性,它具有社區(qū)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)連接緊密,社區(qū)間節(jié)點(diǎn)連接松散的特點(diǎn)。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)識(shí)別旨在揭示出網(wǎng)絡(luò)中真實(shí)存在的社區(qū)結(jié)構(gòu),其對(duì)于分析網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性、發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的隱含規(guī)律及掌握網(wǎng)絡(luò)的演變過(guò)程具有重要的理論意義與實(shí)際意義。近年來(lái),研究者們提出了大量?jī)?yōu)秀的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)識(shí)別方法,并被應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活中的多個(gè)領(lǐng)域,但是,現(xiàn)有的社區(qū)識(shí)別算法也依然存在識(shí)別社區(qū)準(zhǔn)確率較低的缺陷,有待進(jìn)一步改進(jìn)與提高。因此,本文針對(duì)傳統(tǒng)社區(qū)識(shí)別方法存在的不足,將從四個(gè)方面開(kāi)展研究。首先,針對(duì)傳統(tǒng)基于遺傳算法的社區(qū)識(shí)別方法在識(shí)別社區(qū)的過(guò)程中,存在較強(qiáng)隨機(jī)性以及尋優(yōu)能力較弱的缺陷,提出基于局部?jī)?yōu)化與改進(jìn)遺傳算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)識(shí)別方法IGALO。該方法首先選取模塊度函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù),并采用一次迭代的標(biāo)簽傳播方法初始化種群,以獲得具有一定精度的原始種群;然后,給出防破壞單路交叉策略以保證交叉操作是沿著使社區(qū)結(jié)構(gòu)向模塊度函數(shù)增加的方向發(fā)展;最終,在既考慮節(jié)點(diǎn)與社區(qū)內(nèi)部連接相似度,又考慮節(jié)點(diǎn)本身與社區(qū)連接緊密度的基礎(chǔ)上,提出了節(jié)點(diǎn)局部?jī)?yōu)化變異策略以提高算法的搜索效率。該方法有效克服了傳統(tǒng)算法存在尋優(yōu)能力較弱的缺陷,提高了社區(qū)識(shí)別精度。在基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)與真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,并與多個(gè)經(jīng)典算法進(jìn)行對(duì)比分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法IGALO是有效的和可行的。其次,針對(duì)多目標(biāo)社區(qū)識(shí)別算法所產(chǎn)生的Pareto最優(yōu)解集容易陷入局部最優(yōu)以及多樣性不強(qiáng)的缺陷,提出基于多樣性進(jìn)化與NSGAⅡ的多目標(biāo)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)識(shí)別方法Ⅰ-NSGAⅡ。該算法同時(shí)優(yōu)化評(píng)價(jià)社區(qū)內(nèi)部連接緊密性及評(píng)價(jià)社區(qū)外部連接松散性的兩個(gè)相互沖突的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行綜合尋優(yōu),并提出多樣性進(jìn)化策略促使算法擴(kuò)大搜索空間,以避免獲得的Pareto最優(yōu)解集陷入局部最優(yōu)。此外,Ⅰ-NSGAⅡ采用鄰接基因位編碼策略、統(tǒng)一標(biāo)簽策略、單路交叉策略及局部變異策略提高算法的尋優(yōu)能力。通過(guò)在基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,并與多個(gè)經(jīng)典算法進(jìn)行比較,驗(yàn)證了 Ⅰ-NSGAⅡ算法的有效性和可行性。再次,針對(duì)傳統(tǒng)基于標(biāo)簽傳播的重疊社區(qū)識(shí)別方法存在較強(qiáng)的隨機(jī)性,以及需要預(yù)設(shè)相關(guān)閾值來(lái)輔助完成社區(qū)識(shí)別等缺陷,提出基于多核心標(biāo)簽傳播的重疊社區(qū)識(shí)別方法OMKLP。該方法在分析節(jié)點(diǎn)度與局部覆蓋密度的基礎(chǔ)上給出了核心節(jié)點(diǎn)評(píng)價(jià)值的概念,并提出了局部核心節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法,在找到核心節(jié)點(diǎn)后,將核心節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽賦值為與核心節(jié)點(diǎn)相同的標(biāo)簽,以便在標(biāo)簽傳播的過(guò)程中,在局部范圍內(nèi)獲得標(biāo)簽數(shù)量?jī)?yōu)勢(shì),從而降低隨機(jī)成分;然后,提出面向重疊社區(qū)的異步標(biāo)簽傳播策略進(jìn)行標(biāo)簽傳播,該策略可以將社區(qū)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)與社區(qū)邊界節(jié)點(diǎn)快速區(qū)分,以獲得重疊社區(qū)結(jié)構(gòu);最后,采用重疊節(jié)點(diǎn)分析方法對(duì)重疊節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析整理。該算法無(wú)需預(yù)先設(shè)置任何閾值參數(shù),便能夠準(zhǔn)確識(shí)別出重疊社區(qū)結(jié)構(gòu),有效解決了傳統(tǒng)標(biāo)簽傳播算法所存在的缺陷。在基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了 OMKLP算法的有效性和可行性。最后,利用邊社區(qū)識(shí)別方法在高度重疊網(wǎng)絡(luò)中識(shí)別社區(qū)的優(yōu)勢(shì),從邊的局部視角出發(fā),分析每條邊與其鄰居邊的關(guān)系,提出用來(lái)評(píng)估每條邊歸屬社區(qū)的邊歸屬密度函數(shù)及邊歸屬傾向性函數(shù),并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)一種基于邊標(biāo)簽傳播的重疊社區(qū)識(shí)別方法OLLP。該方法首先將網(wǎng)絡(luò)中每條邊的標(biāo)簽初始為該邊連接兩個(gè)節(jié)點(diǎn)中度高的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽;然后通過(guò)分析邊的歸屬密度與歸屬傾向性迭代更新邊標(biāo)簽;最終標(biāo)簽相同的邊屬于同一社區(qū),相應(yīng)的重疊節(jié)點(diǎn)將被自然呈現(xiàn)。在基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)與真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了 OLLP算法的有效性和可行性。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：O157.5;TP18

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中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 ;真假蜂蜜識(shí)別方法[J];內(nèi)江科技;2002年05期

2 施水才;俞鴻魁;呂學(xué)強(qiáng);李渝勤;;基于大規(guī)模語(yǔ)料的新詞語(yǔ)識(shí)別方法[J];山東大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版);2006年03期

3 馬彬;洪宇;楊雪蓉;姚建民;朱巧明;;基于語(yǔ)義依存線(xiàn)索的事件關(guān)系識(shí)別方法研究[J];北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年01期

4 馬彬;洪宇;楊雪蓉;姚建民;朱巧明;;基于推理線(xiàn)索構(gòu)建的事件關(guān)系識(shí)別方法[J];北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年01期

5 科信;名貴中藥的幾種識(shí)別方法[J];內(nèi)江科技;2002年05期

6 鄧福根;;一種智能的人臉識(shí)別方法[J];今日科苑;2009年24期

7 王夢(mèng)菊;;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)識(shí)別研究[J];硅谷;2012年11期

8 高強(qiáng);程方道;;重磁圖像信息計(jì)算機(jī)自動(dòng)提取及識(shí)別方法探討[J];物探化探計(jì)算技術(shù);1993年02期

9 ;哪些食物易摻毒?[J];科技致富向?qū)?2009年19期

10 郭慶勝;黃遠(yuǎn)林;章莉萍;;曲線(xiàn)的彎曲識(shí)別方法研究[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2008年06期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 鄭凱;;建立多維數(shù)據(jù)異常點(diǎn)識(shí)別方法的嘗試[A];第八屆全國(guó)體育科學(xué)大會(huì)論文摘要匯編（一）[C];2007年

2 張朋柱;韓崇昭;萬(wàn)百五;;智能決策支持系統(tǒng)中的問(wèn)題識(shí)別方法與實(shí)現(xiàn)[A];全國(guó)青年管理科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)論文集（第2卷）[C];1993年

3 劉麗蘭;劉宏昭;;時(shí)間序列模型的識(shí)別方法[A];制造技術(shù)自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

4 苗振偉;許勇;楊軍;;超聲波人臉識(shí)別方法研究[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)2007年青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上）[C];2007年

5 羅智勇;宋柔;荀恩東;;一種基于可信度的人名識(shí)別方法[A];第二屆全國(guó)學(xué)生計(jì)算語(yǔ)言學(xué)研討會(huì)論文集[C];2004年

6 張茜;鄭崢;亢一瀾;王娟;仇巍;;基于海量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的反演識(shí)別方法與盾構(gòu)裝備載荷的力學(xué)建模[A];中國(guó)力學(xué)大會(huì)——2013論文摘要集[C];2013年

7 趙銳;陳光發(fā);;軍事口令識(shí)別的Fuzzy方法探討[A];第二屆全國(guó)人機(jī)語(yǔ)音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1992年

8 駱玉榮;劉建麗;史曉濤;;一種自動(dòng)車(chē)窗識(shí)別方法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[A];計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展·2007——全國(guó)第18屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

9 崔凱華;王國(guó)慶;方劍青;李紅軍;賈俊波;馬超;趙燁;張東輝;;基于聲模態(tài)分析的材料識(shí)別方法研究[A];現(xiàn)代振動(dòng)與噪聲技術(shù)（第九卷）[C];2011年

10 李洪東;梁逸曾;張志敏;;酵母蛋白組中原生肽識(shí)別方法的探索研究[A];中國(guó)化學(xué)會(huì)第26屆學(xué)術(shù)年會(huì)化學(xué)信息學(xué)與化學(xué)計(jì)量學(xué)分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2008年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

1 陳春道;甲魚(yú)優(yōu)劣及雌雄的識(shí)別方法[N];北京科技報(bào);2003年

2 龐席堂;假幣的識(shí)別方法[N];中華合作時(shí)報(bào);2003年

3 王修增;手機(jī)被盜號(hào)的6種識(shí)別方法[N];中國(guó)保險(xiǎn)報(bào);2003年

4 張侃;正品手機(jī)電池識(shí)別方法[N];通信產(chǎn)業(yè)報(bào);2000年

5 潘 治;德國(guó)開(kāi)發(fā)出癌癥早期識(shí)別方法[N];中國(guó)中醫(yī)藥報(bào);2003年

6 新華社記者 段世文;產(chǎn)權(quán)證識(shí)別方法[N];新華每日電訊;2001年

7 金亮;機(jī)器人的情感[N];中國(guó)醫(yī)藥報(bào);2001年

8 黃璐;識(shí)別假火車(chē)票有絕招[N];山西經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào);2004年

9 宗紹純;如何識(shí)別是純奶還是奶飲料？[N];國(guó)際商報(bào);2003年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 趙國(guó)騰;跨座式單軌交通軌道梁表面裂紋識(shí)別方法研究[D];重慶大學(xué);2015年

2 徐訓(xùn);線(xiàn)性與非線(xiàn)性結(jié)構(gòu)動(dòng)力荷載識(shí)別方法及實(shí)驗(yàn)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

3 黃仕建;視頻序列中人體行為的低秩表達(dá)與識(shí)別方法研究[D];重慶大學(xué);2015年

4 張航;基于高光譜成像技術(shù)的皮棉中地膜識(shí)別方法研究[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué);2016年

5 吳翔;基于機(jī)器視覺(jué)的害蟲(chóng)識(shí)別方法研究[D];浙江大學(xué);2016年

6 馮佳;研究前沿識(shí)別與分析方法研究[D];吉林大學(xué);2017年

7 鄭銀河;復(fù)雜裂隙網(wǎng)絡(luò)下巖石塊體識(shí)別方法研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京);2017年

8 徐藝哲;超音速流場(chǎng)中多波系干擾結(jié)構(gòu)識(shí)別方法與應(yīng)用研究[D];清華大學(xué);2016年

9 鄧琨;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)識(shí)別方法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2016年

10 張莉莉;競(jìng)優(yōu)特征的群識(shí)別方法及其應(yīng)用[D];東北大學(xué);2010年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 徐珂瓊;基于視頻的人臉識(shí)別方法研究[D];天津理工大學(xué);2015年

2 彭姣麗;針對(duì)多表情的人臉識(shí)別方法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 代秀麗;基于半監(jiān)督判別分析的人臉識(shí)別方法研究[D];深圳大學(xué);2015年

4 易磊;基于兩階段的交通標(biāo)志識(shí)別方法研究[D];南京理工大學(xué);2015年

5 李彥;基于小波變換的人臉識(shí)別方法研究[D];電子科技大學(xué);2014年

6 田曉霞;運(yùn)動(dòng)想象EEG的識(shí)別方法及在上肢康復(fù)中的應(yīng)用[D];北京工業(yè)大學(xué);2015年

7 楊俊濤;基于分?jǐn)?shù)譜時(shí)頻特征的SAR目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別方法研究[D];電子科技大學(xué);2014年

8 宋洪偉;基于模糊集合的漢語(yǔ)主觀(guān)句識(shí)別方法研究與實(shí)現(xiàn)[D];黑龍江大學(xué);2015年

9 賈博軒;基于手機(jī)傳感器的人類(lèi)復(fù)雜行為識(shí)別方法的研究[D];黑龍江大學(xué);2015年

10 范玲;Link-11數(shù)據(jù)鏈信號(hào)的識(shí)別方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

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