【摘要】：隨著信息化的進(jìn)程,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)得到大量的關(guān)注,虛擬網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)實(shí)生活有了愈加不可分割的關(guān)系。社團(tuán)結(jié)構(gòu)代表網(wǎng)絡(luò)中特定對(duì)象的集合,反映了特定群體的內(nèi)在規(guī)律,進(jìn)而探索這些特殊群體的隱藏價(jià)值。但是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量越來越大,結(jié)構(gòu)越來越雜亂,假如僅僅只用傳統(tǒng)的方式方法來表現(xiàn),了解十分艱難,也很難將網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)信息整體展示[1]。這給網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析帶來了挑戰(zhàn)的同時(shí),也催生了新的統(tǒng)計(jì)方法去分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。本文首先對(duì)基于E-mail數(shù)據(jù)的社交圈進(jìn)行了描述性解析,分析了網(wǎng)絡(luò)圖特征。接著分析了利用凝聚聚類和分裂聚類的樹形圖的層次聚類算法,獲得初始的聚類數(shù),其次再使用基于k-means方式的劃分聚類,獲得較準(zhǔn)確地聚類數(shù)。又分析了聚類中譜聚類算法的基礎(chǔ)理論知識(shí),利用譜聚類方法分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),最終得到多個(gè)有差別性的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。最后,利用隨機(jī)分塊模型算法估計(jì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的社區(qū)分塊數(shù),通過與前面介紹的各算法比較,獲得在隨機(jī)分塊模型下的聚類,并在E-mail網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中得到了應(yīng)用和驗(yàn)證。最后把各算法結(jié)果分析總結(jié),獲得最佳聚類數(shù)。并對(duì)社區(qū)分塊的各個(gè)算法在今后的改進(jìn)做了展望[2]。
【圖文】：

圖１．１可視化流程逡逑整個(gè)網(wǎng)絡(luò)是將數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊，由一個(gè)個(gè)模型塊組成的。比方說，萬維網(wǎng)被看作逡逑是由擁有相同興趣喜好者構(gòu)成的各個(gè)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)構(gòu)成。因而社區(qū)分塊在計(jì)算機(jī)中的圖逡逑６

邐？逡逑圖１．２無向圖邐圖１．３有向圖逡逑定義３邋（平均距離）平均距離定義為把所求的全部頂點(diǎn)對(duì)的最短距離相加，比逡逑上總對(duì)數(shù)即為所得。這顯示了從網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)成員到另一個(gè)成員所需的步驟數(shù)量。比逡逑如考慮一個(gè)無加權(quán)的有向圖Ｇ，各個(gè)對(duì)象的集合為Ｆ，＾＞１＾２）是１＾２￡廠時(shí)巧與”２逡逑之間的最短距離。假定＃＾２）邋＝邋０，則節(jié)點(diǎn)ｖ１與ｖ２之間沒有連通。因此平均距離長逡逑度為：逡逑１0邋＝—／邐公式邋１．２逡逑？？（？－！）邋，＊；逡逑其中《為網(wǎng)絡(luò)Ｇ中節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。邐？逡逑定義４邋（集聚系數(shù)）節(jié)點(diǎn)的聚類系數(shù)是將節(jié)點(diǎn)的鄰居彼此連接的現(xiàn)有鏈路與最逡逑大可能數(shù)量的這種鏈路的比率。把構(gòu)成一個(gè)完整網(wǎng)絡(luò)中全部節(jié)點(diǎn)的聚類系數(shù)求平均逡逑值得到了整體的值。網(wǎng)絡(luò)的高聚類系數(shù)是小世界的另一個(gè)指標(biāo)。第〖個(gè)節(jié)點(diǎn)的集聚逡逑系數(shù)為：逡逑Ｃ＝邋２ｅ－邐公式邋１．３逡逑＇ｋ人ｋ，－＼）逡逑其中＆為與第／個(gè)頂點(diǎn)直接連接點(diǎn)的數(shù)量，ｅ，是這些連接點(diǎn)之間的相關(guān)聯(lián)邊的數(shù)量，逡逑那么鄰居之間的極大連接數(shù)就是逡逑６逡逑
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP311.13;TP393.09

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本文編號(hào)：2562324