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復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法研究

發(fā)布時(shí)間:2018-04-20 13:35

  本文選題:社區(qū)發(fā)現(xiàn) + 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。 參考:《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2017年博士論文


【摘要】:隨著社會(huì)和科技的不斷發(fā)展,個(gè)體之間的社會(huì)關(guān)系和聯(lián)系方式變得越來越復(fù)雜,并構(gòu)成了許多復(fù)雜系統(tǒng)。人們很難直接從紛繁多樣的復(fù)雜系統(tǒng)中獲取有價(jià)值的信息。為此,將復(fù)雜系統(tǒng)抽象為形式相對(duì)簡(jiǎn)單的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),通過對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深入研究,能夠有效地挖掘出復(fù)雜系統(tǒng)的各種普遍規(guī)律和特性。目前,人們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的小世界性、無標(biāo)度性和社區(qū)結(jié)構(gòu)等特性。社區(qū)是由部分關(guān)系緊密的節(jié)點(diǎn)及其之間連邊組成的節(jié)點(diǎn)聚簇結(jié)構(gòu)。社區(qū)結(jié)構(gòu)最主要特點(diǎn)是,社區(qū)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)之間鏈接相對(duì)緊密、社區(qū)之間鏈接相對(duì)稀疏。由于人們可以通過社區(qū)結(jié)構(gòu)便捷地獲取到感興趣的信息,并將之應(yīng)用到熱點(diǎn)挖掘、個(gè)性化推薦、鏈接預(yù)測(cè)等領(lǐng)域,因此,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法成為了當(dāng)今研究的熱點(diǎn)之一。本文從全局角度和局部角度出發(fā),在提高社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果穩(wěn)定性、利用已知背景信息克服網(wǎng)絡(luò)信息缺失、挖掘重疊社區(qū)結(jié)構(gòu)、融合節(jié)點(diǎn)內(nèi)容主題和鏈接關(guān)系等四個(gè)不同側(cè)面研究了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法中存在的特有問題,并給出了相應(yīng)的解決方法,提升了社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果的質(zhì)量和穩(wěn)定性。第一,針對(duì)傳統(tǒng)標(biāo)簽傳播社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法結(jié)果不穩(wěn)定的問題,提出了一種穩(wěn)定的標(biāo)簽傳播社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法,提高了基于標(biāo)簽傳播社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果穩(wěn)定性。傳統(tǒng)基于標(biāo)簽傳播的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法中的隨機(jī)過程導(dǎo)致了在同一網(wǎng)絡(luò)中多次社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果相差較大,社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果穩(wěn)定性較差。基于此,本文提出了一種穩(wěn)定的標(biāo)簽傳播社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法。首先,通過網(wǎng)絡(luò)中不重疊三角形進(jìn)行標(biāo)簽初始化,賦予不重疊三角形節(jié)點(diǎn)相同的初始標(biāo)簽,使得社區(qū)結(jié)構(gòu)更加穩(wěn)定;然后,根據(jù)節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽熵的大小對(duì)傳播節(jié)點(diǎn)隊(duì)列進(jìn)行排序,降低了傳播節(jié)點(diǎn)隊(duì)列設(shè)置的隨機(jī)性;最后,在標(biāo)簽傳播過程中,當(dāng)遇到數(shù)量最多的標(biāo)簽不唯一時(shí),根據(jù)當(dāng)前被傳播節(jié)點(diǎn)的兩層鄰接點(diǎn)標(biāo)簽分布情況確定選擇的傳播標(biāo)簽,增加了標(biāo)簽傳播選擇過程的穩(wěn)定性。第二,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)部分信息缺失導(dǎo)致社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果偏差的問題,提出了基于半監(jiān)督局部聚類社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法,實(shí)現(xiàn)了利用部分已知背景信息克服網(wǎng)絡(luò)信息缺失問題。傳統(tǒng)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法沒有充分利用已知部分社區(qū)背景信息去克服網(wǎng)絡(luò)部分信息缺失所導(dǎo)致的社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果偏差的問題;诖,本文提出了一種半監(jiān)督局部聚類社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法。首先,改進(jìn)了傳統(tǒng)局部聚類社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法中節(jié)點(diǎn)加入社區(qū)的衡量方法,使得社區(qū)發(fā)現(xiàn)過程更符合社區(qū)結(jié)構(gòu)定義;接著,采取獎(jiǎng)勵(lì)懲罰措施,對(duì)社區(qū)發(fā)現(xiàn)過程中與已知信息相符的給予獎(jiǎng)勵(lì),鼓勵(lì)其社區(qū)結(jié)構(gòu)形成;對(duì)不符合已知信息的社區(qū)結(jié)構(gòu)予以懲罰,阻礙其社區(qū)結(jié)構(gòu)的繼續(xù)形成,從而引導(dǎo)社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果更加符合真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)。此方法能夠更好地在信息不完整的網(wǎng)絡(luò)中挖掘出原本的社區(qū)結(jié)構(gòu)。第三,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)角色多元化與社區(qū)結(jié)構(gòu)硬劃分的問題,提出了基于半同步標(biāo)簽傳播和局部聚類的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法,提高了重疊社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)質(zhì)量。傳統(tǒng)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行硬劃分,忽略了更加符合實(shí)際情況的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)重疊結(jié)構(gòu)。基于此,本文提出了一種半同步標(biāo)簽傳播重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法。該方法結(jié)合了傳統(tǒng)標(biāo)簽傳播方法中的異步傳播策略和同步傳播策略,避免了標(biāo)簽傳播震蕩問題的同時(shí),在計(jì)算效率和社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果質(zhì)量之間取得了較好的平衡。另外,本文還提出了一種基于局部聚類的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法,該方法采取了改進(jìn)的Pagerank算法進(jìn)行種子節(jié)點(diǎn)選擇,利用Spin-glass模型作為社區(qū)擴(kuò)張節(jié)點(diǎn)選擇的標(biāo)準(zhǔn),能夠更好地挖掘出復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中重疊社區(qū)結(jié)構(gòu)。最后,針對(duì)傳統(tǒng)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法忽略了節(jié)點(diǎn)內(nèi)容信息層面屬性的問題,提出了融合內(nèi)容主題和鏈接關(guān)系的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法,獲得了更加符合真實(shí)情況的社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果。傳統(tǒng)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本身,僅僅考慮了節(jié)點(diǎn)間的鏈接關(guān)系,忽略了節(jié)點(diǎn)自身的內(nèi)容信息層面的屬性;诖,本文提出了一種融合內(nèi)容主題和鏈接關(guān)系的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法。首先,通過LDA模型獲取節(jié)點(diǎn)內(nèi)容主題向量,并計(jì)算內(nèi)容主題向量間的相似度;然后,將內(nèi)容主題向量間的相似度分別融合到基于標(biāo)簽傳播和基于局部聚類的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法中。在融合內(nèi)容主題和標(biāo)簽傳播的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法中,候選標(biāo)簽被賦予權(quán)重,權(quán)重值為候選節(jié)點(diǎn)與被傳播節(jié)點(diǎn)之間的內(nèi)容主題相似度,被傳播節(jié)點(diǎn)的新標(biāo)簽選擇權(quán)重值最大的候選標(biāo)簽;在融合內(nèi)容主題和局部聚類的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法中,綜合節(jié)點(diǎn)與社區(qū)在內(nèi)容主題和鏈接關(guān)系的相似度,選擇使得社區(qū)綜合密度增加最多的節(jié)點(diǎn)加入社區(qū)。此方法相對(duì)于單獨(dú)基于內(nèi)容主題或單獨(dú)基于鏈接關(guān)系的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法取得了更符合真實(shí)情況的社區(qū)結(jié)果。
[Abstract]:This paper puts forward a kind of stable label propagation community discovery method , which makes the community structure more stable . This paper proposes a method of community discovery based on local clustering .

【學(xué)位授予單位】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:O157.5

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本文編號(hào):1777988

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