在傳統(tǒng)的社區(qū)網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)中,人們的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的非重疊結(jié)構(gòu)社區(qū),所有頂點(diǎn)只能存在單一社團(tuán)中,社團(tuán)之間的節(jié)點(diǎn)不會(huì)出現(xiàn)重疊,并且社團(tuán)內(nèi)的頂點(diǎn)彼此間關(guān)系緊密,社團(tuán)間的頂點(diǎn)彼此疏散。但隨著研究的進(jìn)一步深入,學(xué)者們發(fā)現(xiàn)非重疊結(jié)構(gòu)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法已經(jīng)不能滿足人們的需求,頂點(diǎn)能同時(shí)存在于多個(gè)社區(qū)中,即重疊社區(qū)結(jié)構(gòu),這類社區(qū)結(jié)構(gòu)更加符合真實(shí)世界中存在的社區(qū)網(wǎng)絡(luò),更具有研究意義。傳統(tǒng)的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法大多將節(jié)點(diǎn)作為主要研究對(duì)象,但基于節(jié)點(diǎn)的社區(qū)劃分很難處理重疊節(jié)點(diǎn)較多的真實(shí)網(wǎng)絡(luò),因此學(xué)者們將注意力轉(zhuǎn)移到邊上,基于邊劃分的重疊社區(qū)算法得到很大發(fā)展。本文基于單層網(wǎng)絡(luò)映射(SLG),提出多層網(wǎng)絡(luò)映射(MLG)的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,SLG是將原始圖轉(zhuǎn)化為邊圖,在邊圖上進(jìn)行社區(qū)劃分,再將其結(jié)果轉(zhuǎn)化為原始圖的劃分結(jié)果,其本質(zhì)是使用網(wǎng)絡(luò)中邊蘊(yùn)含的信息進(jìn)行社區(qū)劃分。但SLG只經(jīng)過(guò)一次的邊圖轉(zhuǎn)換,會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的重疊度不夠,只能得到重疊的節(jié)點(diǎn),不能得到重疊的關(guān)系,并且重疊節(jié)點(diǎn)很少,與真實(shí)網(wǎng)絡(luò)還存在差異,針對(duì)這些問(wèn)題,本文提出了多層網(wǎng)絡(luò)映射的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法MLG。MLG算法主要有2方面的改進(jìn):引入多層網(wǎng)絡(luò)映射思想,在邊圖映射時(shí),進(jìn)行...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1重疊社區(qū)網(wǎng)絡(luò)圖

圖1.1重疊社區(qū)網(wǎng)絡(luò)圖圖1.2非重疊社區(qū)網(wǎng)絡(luò)圖1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀目前，國(guó)內(nèi)外的研究學(xué)者已經(jīng)提出許多成熟的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，按照社區(qū)之間是否有重疊節(jié)點(diǎn)可劃分為重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法與非重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。按照社區(qū)中是否有節(jié)點(diǎn)發(fā)生變化又可分為靜態(tài)社區(qū)和動(dòng)態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。靜態(tài)社區(qū)的網(wǎng)....

圖1.2非重疊社區(qū)網(wǎng)絡(luò)圖

圖2.1抽象地圖及其相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)圖

圖2.1抽象地圖及其相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)圖上個(gè)世紀(jì)40年代，Erdos等人提出隨機(jī)圖論的概念，隨機(jī)圖是指邊的出隨機(jī)事件，節(jié)點(diǎn)呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)的，與經(jīng)典圖的區(qū)別是通過(guò)引入隨機(jī)的方法使得變得更大。近十幾年來(lái)，隨機(jī)圖論已經(jīng)成為離散數(shù)學(xué)領(lǐng)域熱點(diǎn)研究的話題國(guó)內(nèi)外頂尖的研究學(xué)者紛紛投入其中，如美國(guó)著名....

圖2.2蛋白質(zhì)合作網(wǎng)絡(luò)圖

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