本文選題：社會網(wǎng)絡(luò) + 動態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)��； 參考：《福州大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：近年來,對社會網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)結(jié)構(gòu)相關(guān)研究的關(guān)注程度已經(jīng)超過了對社會網(wǎng)絡(luò)中小世界、無標(biāo)度、冪律特性等基本復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)屬性的關(guān)注程度。挖掘社區(qū)結(jié)構(gòu)對研究社會網(wǎng)絡(luò)具有重要意義,社會網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模日益龐大且呈動態(tài)特性,給傳統(tǒng)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法帶來了巨大挑戰(zhàn)。因此,本文將針對社區(qū)發(fā)現(xiàn)問題,開展了大規(guī)模社會網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)挖掘及動態(tài)社會網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)快速算法的研究工作。本文將社區(qū)發(fā)現(xiàn)問題轉(zhuǎn)換為優(yōu)化問題,提出了分層優(yōu)化框架,目的在于將社區(qū)發(fā)現(xiàn)問題分而治之,降低網(wǎng)絡(luò)規(guī)模,增大傳統(tǒng)優(yōu)化方法適用范圍以及提高解的質(zhì)量。該分層框架包括三個層次,分別是：核心區(qū)域挖掘、孤立點(diǎn)修復(fù)以及在新構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行優(yōu)化。隨后本文基于分層框架設(shè)計(jì)的思想提出了組合算法DBPSO,該算法包含：基于密度聚類的核心區(qū)域發(fā)現(xiàn)、三種孤立點(diǎn)修復(fù)策略以及在新構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)中利用改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化模塊度,文中證明在新構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)中優(yōu)化模塊度與在原網(wǎng)絡(luò)中優(yōu)化模塊度的一致性。其中改進(jìn)粒子群算法中引入了遺傳算法的變異算子,加速粒子群優(yōu)化算法的收斂性。在人工網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集和大量不同規(guī)模真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集中的實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的算法能夠有效發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)。動態(tài)社會網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)有助于進(jìn)一步分析整體網(wǎng)絡(luò)特性和發(fā)展規(guī)律。在動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析中,本文基于增量分析的思想,提出標(biāo)簽傳播與增量相關(guān)節(jié)點(diǎn)相結(jié)合的算法ILPA。該算法合理地利用了動態(tài)社會網(wǎng)絡(luò)在相鄰時段的社區(qū)結(jié)構(gòu)變化緩慢的特性,僅對第一個采樣時段的網(wǎng)絡(luò)快照采用靜態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法分析,研究t時段的網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)時,則以前面t-1時段的社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果為基礎(chǔ),并結(jié)合t時段網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)增量相關(guān)節(jié)點(diǎn)共同決定當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)。ILPA算法既具有傳統(tǒng)基于增量分析的動態(tài)社區(qū)檢測算法的高效率,且無需社區(qū)數(shù)目的先驗(yàn)知識,并對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自適應(yīng),對網(wǎng)絡(luò)突變情況也有很好的處理結(jié)果。在人工動態(tài)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集和真實(shí)動態(tài)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集中的實(shí)驗(yàn)表明,ILPA算法能夠有效挖掘動態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu),且具有較好的穩(wěn)定性與較高的執(zhí)行效率。
[Abstract]:In recent years, attention to community structure related research in social network has been paid more attention to the basic complex network attributes, such as small and medium world, scale-free, power law and so on. Mining community structure is of great significance to the research of social network. The scale of social network is increasingly large and dynamic, and it is given to the traditional society The area discovery algorithm has brought great challenges. Therefore, this paper will focus on community discovery problems, carry out the research work of community structure mining in large-scale social network and the fast algorithm of community discovery in dynamic social network. This paper transforms the community discovery problem into optimization problem, and proposes a hierarchical optimization framework. The purpose is to send the community to the community. This hierarchical framework includes three levels: core area mining, isolated point repair and Optimization in newly built networks. Then this paper proposes a combination algorithm DBPSO based on the idea of the design of the layered framework. The algorithm includes the core region discovery based on density clustering, three outlier restoration strategies and the optimization of the module degree by improved particle swarm optimization (PSO) in the newly constructed network. It is proved that the optimization of the module degree in the newly constructed network is consistent with the optimization of the module degree in the original network. The mutation operator of the algorithm accelerates the convergence of the particle swarm optimization algorithm. The experiments on the artificial network data set and a large number of real network data sets in different scale show that the proposed algorithm can effectively find the network community structure. The dynamic social network community discovery is helpful to analyze the overall network characteristics and the development rules. In dynamic network analysis, based on the idea of incremental analysis, this paper proposes a combination of label propagation and incremental correlation node (ILPA.). The algorithm makes use of the characteristics of the slow change of community structure in the dynamic social network in the adjacent period, and only the network snapshot of the first sampling period is analyzed by the static community discovery algorithm. The community structure in the T period is based on the community discovery results in the previous T-1 period, and combined with the network increment related nodes of the T period network to determine the community structure.ILPA algorithm of the current network not only has the efficiency of the traditional dynamic community detection algorithm based on the incremental analysis, but also does not need the prior knowledge of the community number. The adaptive network structure also has good results for the network mutation. The experiments on the artificial dynamic network data set and the real dynamic network data set show that the ILPA algorithm can effectively excavate the community structure in the dynamic network, and has better stability and higher execution efficiency.
【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2085025