本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)游走的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)實(shí)世界中存在諸多復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),如生物網(wǎng)、科技網(wǎng)和社交網(wǎng)等。近年來復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究吸引了來自計(jì)算機(jī)、物理、數(shù)學(xué)和生物等眾多領(lǐng)域的研究者,已成為多學(xué)科交叉研究的熱點(diǎn)之一。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類旨在揭示出復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中真實(shí)存在的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu),主要包括對(duì)無符號(hào)網(wǎng)絡(luò)、符號(hào)網(wǎng)絡(luò)、有權(quán)網(wǎng)絡(luò)和有向網(wǎng)絡(luò)等不同類型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測(cè)。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)之所以在當(dāng)前的研究課題中具有如此重要的社會(huì)價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值,是因?yàn)閷?duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的聚類分析,在對(duì)預(yù)測(cè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)行為、分析網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和挖掘網(wǎng)絡(luò)潛在功能方面起到積極作用。本文分別針對(duì)無符號(hào)網(wǎng)絡(luò)和符號(hào)網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測(cè)問題進(jìn)行了研究,提出了基于隨機(jī)游走算法的社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測(cè)方法。本文的主要研究工作如下：(1)在無符號(hào)網(wǎng)絡(luò)中,根據(jù)社團(tuán)結(jié)構(gòu)是否明顯,可以將社團(tuán)分為強(qiáng)社團(tuán)和弱社團(tuán)等多種類型�，F(xiàn)有的社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測(cè)算法在挖掘強(qiáng)社團(tuán)結(jié)構(gòu)時(shí),可以表現(xiàn)出優(yōu)異的性能,在挖掘弱社團(tuán)結(jié)構(gòu)時(shí),算法性能仍存在略微不足。本文基于假設(shè)---社團(tuán)中的點(diǎn)游走到社團(tuán)內(nèi)其他點(diǎn)的概率大于游走到社團(tuán)外點(diǎn)的概率,提出一種利用隨機(jī)游走算法檢測(cè)社團(tuán)結(jié)構(gòu)的方法。該方法從全局網(wǎng)絡(luò)出發(fā)找到局部最大度節(jié)點(diǎn),根據(jù)該局部最大度節(jié)點(diǎn)找到局部最小完全子圖視為局部社團(tuán),并將網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)根據(jù)是否在局部社團(tuán)中分為聚類節(jié)點(diǎn)以及未聚類節(jié)點(diǎn)。進(jìn)而,利用基于隨機(jī)游走的條件概率模型,計(jì)算未聚類節(jié)點(diǎn)屬于每個(gè)社團(tuán)的概率,并將該未聚類節(jié)點(diǎn)加入其最可能歸屬的社團(tuán)。最后,對(duì)己聚類社團(tuán)進(jìn)行優(yōu)化。在隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上,利用NMI值和F1值作為算法性能衡量指標(biāo),對(duì)算法性能進(jìn)行評(píng)估,并與經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)聚類算法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能夠較好地檢測(cè)出網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu),尤其在檢測(cè)弱社團(tuán)結(jié)構(gòu)方面,大大的提高了檢測(cè)精度,相比其他社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測(cè)算法具有明顯優(yōu)勢(shì)。(2)在符號(hào)網(wǎng)絡(luò)中,邊既包括表示“友好、聯(lián)盟”等關(guān)系的正向邊,又包括表示“敵視、競(jìng)爭(zhēng)””等關(guān)系的負(fù)向邊�，F(xiàn)有的部分符號(hào)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測(cè)算法由于未充分利用網(wǎng)絡(luò)的負(fù)邊信息,導(dǎo)致對(duì)社團(tuán)的檢測(cè)精度存在一定的影響。針對(duì)上述問題,本文提出一種基于網(wǎng)絡(luò)中的正負(fù)邊信息,利用隨機(jī)游走模型,檢測(cè)符號(hào)網(wǎng)絡(luò)中社團(tuán)結(jié)構(gòu)的方法。該方法將網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的正度和負(fù)度的絕對(duì)值之和加起來作為該節(jié)點(diǎn)的度。根據(jù)節(jié)點(diǎn)的度找到局部最小社團(tuán),以網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)是否在局部社團(tuán)內(nèi),將節(jié)點(diǎn)分為聚類節(jié)點(diǎn)以及未聚類節(jié)點(diǎn)。利用隨機(jī)游走算法計(jì)算出每個(gè)未聚類節(jié)點(diǎn)加入局部社團(tuán)的正概率和負(fù)概率。通過比較正概率與負(fù)概率的大小來判斷該未聚類節(jié)點(diǎn)是否加入局部社團(tuán)或是否由該未聚類節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)挖掘一個(gè)新的局部社團(tuán)。利用社團(tuán)優(yōu)化方法對(duì)聚類社團(tuán)進(jìn)行優(yōu)化,形成最終的網(wǎng)絡(luò)劃分結(jié)果。本文所提方法充分利用了符號(hào)網(wǎng)絡(luò)中負(fù)邊的信息,保證了算法的穩(wěn)定性。在真實(shí)符號(hào)網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)符號(hào)網(wǎng)絡(luò)上驗(yàn)證了本文所提方法的可行性和有效性。同時(shí),與其他符號(hào)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測(cè)算法相比,該算法檢測(cè)精度更高。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)聚類 社團(tuán)結(jié)構(gòu) 隨機(jī)游走 局部社團(tuán) 符號(hào)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13;O157.5
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-12
• 第一章 緒論12-21
• 1.1 研究背景與意義12-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-18
• 1.2.1 無符號(hào)網(wǎng)絡(luò)聚類算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.2 符號(hào)網(wǎng)絡(luò)聚類算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 本文的工作與安排18-21
• 第二章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類相關(guān)基礎(chǔ)21-33
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)的定義21-26
• 2.1.1 無符號(hào)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)的定義21-22
• 2.1.2 符號(hào)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)的定義22-24
• 2.1.3 性能評(píng)價(jià)指標(biāo)24-26
• 2.2 基于隨機(jī)游走的算法介紹26-27
• 2.3 無符號(hào)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測(cè)經(jīng)典算法27-30
• 2.3.1 GN算法28
• 2.3.2 FN算法28-29
• 2.3.3 GAS算法29-30
• 2.4 符號(hào)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測(cè)經(jīng)典算法30-32
• 2.4.1 FEC算法30-31
• 2.4.2 MEAs-SN算法31-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第三章 基于隨機(jī)游走的無符號(hào)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測(cè)算法33-49
• 3.1 基于隨機(jī)游走的無符號(hào)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測(cè)算法33-39
• 3.1.1 隨機(jī)游走模型33-36
• 3.1.2 基于隨機(jī)游走的無符號(hào)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測(cè)算法思想36-37
• 3.1.3 基于隨機(jī)游走的無符號(hào)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測(cè)算法流程37-39
• 3.2 實(shí)驗(yàn)與分析39-48
• 3.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)40-41
• 3.2.2 RWA算法性能分析41-45
• 3.2.3 局部完全子圖性能分析45-48
• 3.3 本章小結(jié)48-49
• 第四章 基于隨機(jī)游走的符號(hào)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測(cè)算法49-66
• 4.1 基于隨機(jī)游走的符號(hào)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測(cè)算法49-54
• 4.1.1 基于隨機(jī)游走的符號(hào)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測(cè)算法思想49-50
• 4.1.2 基于隨機(jī)游走的符號(hào)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測(cè)算法流程50-54
• 4.2 實(shí)驗(yàn)與分析54-64
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)54-57
• 4.2.2 SRWA算法性能分析57-64
• 4.3 本章小結(jié)64-66
• 第五章 總結(jié)和展望66-68
• 參考文獻(xiàn)68-73
• 致謝73-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文74-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目75

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