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

【摘要】：隨著科學技術(shù)的發(fā)展,復雜網(wǎng)絡的研究價值逐漸凸顯,研究者們更多的關(guān)注復雜網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)中關(guān)鍵節(jié)點的探索與研究,到目前為止,關(guān)于復雜網(wǎng)絡的社區(qū)發(fā)現(xiàn)已經(jīng)提出了大量的科研成果,在這眾多的成果之中也有一些較為實用的方法,為更好的研究復雜網(wǎng)絡提供了便利條件.本文在查閱了大量國內(nèi)外文獻研究的前提之下,對復雜網(wǎng)絡的社區(qū)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀做了梳理與總結(jié),并對復雜網(wǎng)絡理論研究的歷史進程進行了歸納,由此提出了聚類算法預處理的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。本文提出了局部相似度聚類算法預處理的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,首先利用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法在構(gòu)建相似度后可以轉(zhuǎn)換為聚類算法的基本思路,使用局部相似指標構(gòu)建相似矩陣,使用譜聚類算法,參考特征間隙標準對當前網(wǎng)絡進行預處理劃分,再使用考量網(wǎng)絡全局拓撲特性Page Rank算法作為核心節(jié)點的選擇的參考指標,在預處理的每個社區(qū)結(jié)構(gòu)內(nèi)選擇重要節(jié)點,計算每個非中心節(jié)點對每個重要節(jié)點所形成的社區(qū)結(jié)構(gòu)的貢獻值即節(jié)點適應度,選取適應度更大的節(jié)點依次加入相應社區(qū),進而完成網(wǎng)絡社區(qū)劃分,最后融合K-means算法優(yōu)秀思想,對得到的劃分結(jié)果進行迭代計算直至社區(qū)結(jié)構(gòu)達到穩(wěn)定狀態(tài)。需要特別指出的是,一部分復雜網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法大多針對網(wǎng)絡中重要節(jié)點為核心,進而進行社區(qū)拓展,當處理核心節(jié)點不明晰的網(wǎng)絡時,劃分的結(jié)構(gòu)很難得到保證,本文提出的方法考首先運用譜聚類算法對當前網(wǎng)絡社區(qū)結(jié)果進行預處理,克服了上述情況,使網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)初始劃分得到保證,同時由于在譜聚類算法過程中使用特征間隙求出初始聚類個數(shù),社區(qū)結(jié)構(gòu)有一定的效率做保證,因此,可根據(jù)初始劃分社區(qū)數(shù)目作為一個合理的預選擇參考值,同樣避免K—means算法在不知曉社區(qū)劃分個數(shù)參數(shù)K的情況下帶來的效率問題,并在此基礎(chǔ)上運用Page Rank、節(jié)點適應度等參考指標對重要節(jié)點的選擇及社區(qū)合并算法進一步優(yōu)化,進而完善社區(qū)結(jié)構(gòu)。
【關(guān)鍵詞】：復雜網(wǎng)絡 社區(qū)相似 層次聚類 k-means算法 社區(qū)發(fā)現(xiàn) 重要結(jié)點評估
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5;TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-15
• 1.3 本文主要工作15
• 1.4 本文組織架構(gòu)15-17
• 第2章 復雜網(wǎng)絡與社區(qū)發(fā)現(xiàn)相關(guān)理論17-28
• 2.1 復雜網(wǎng)絡的簡介17-19
• 2.1.1 復雜網(wǎng)絡的概念17
• 2.1.2 復雜網(wǎng)絡的發(fā)展歷程17-19
• 2.2 復雜網(wǎng)絡的特性19-23
• 2.2.1 復雜性19-20
• 2.2.2 小世界特性20-21
• 2.2.3 無標度特性21-22
• 2.2.4 中心性特性22-23
• 2.3 社區(qū)發(fā)現(xiàn)23-25
• 2.3.1 社區(qū)結(jié)構(gòu)23-24
• 2.3.2 社區(qū)結(jié)構(gòu)評價指標24-25
• 2.4 社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法25-27
• 2.4.1 GN算法25
• 2.4.2 Kernighan-Lin算法25-26
• 2.4.3 LFK算法26-27
• 2.4.4 譜平分算法27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第3章 局部相似性聚類預處理的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法28-39
• 3.1 研究背景28-29
• 3.2 局部相似性聚類預處理算法相關(guān)概念29-35
• 3.2.1 聚類分析與社區(qū)劃分的聯(lián)系29
• 3.2.2 相似性度量方法29-31
• 3.2.3 相關(guān)聚類算法31-33
• 3.2.4 特征間隙33
• 3.2.5 PageRank參考參考指標33-34
• 3.2.6 適應度與fit函數(shù)34-35
• 3.3 局部相似性聚類預處理算法35-38
• 3.3.1 算法思想35-37
• 3.3.2 算法過程37-38
• 3.3.3 算法總結(jié)38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第4章 局部相似聚類預處理算法實驗39-47
• 4.1 模塊度與純凈度39-40
• 4.2 海豚數(shù)據(jù)集40-42
• 4.3 空手道俱樂部數(shù)據(jù)集42-43
• 4.4 美國大學橄欖球數(shù)據(jù)集43-46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 第5章 總結(jié)與展望47-49
• 5.1 本文總結(jié)47
• 5.2 研究展望47-49
• 參考文獻49-52
• 作者簡介及在學期間所獲得的科研成果52-53
• 致謝53

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本文編號：367016