本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)相似性研究及其應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：幾乎所有的復(fù)雜系統(tǒng)都可以抽象成由節(jié)點(diǎn)和連邊組成的網(wǎng)絡(luò),復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)科學(xué)已成為復(fù)雜系統(tǒng)問題研究的強(qiáng)有力工具。復(fù)雜系統(tǒng)中元素間的相似性是許多科學(xué)領(lǐng)域的核心研究問題,合理的節(jié)點(diǎn)相似性指標(biāo)能夠很好地反映出有價(jià)值的網(wǎng)絡(luò)信息,計(jì)算并分析元素之間的相似性具有重大的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)相似性的定義和應(yīng)用進(jìn)行了研究,主要工作有:考慮到傳統(tǒng)相似性指標(biāo)存在低估的缺點(diǎn),并且存在大量的節(jié)點(diǎn)對被賦予了相同的相似性值,定義了一個新的基于節(jié)點(diǎn)距離的余弦相似性指標(biāo)。余弦相似性指標(biāo)利用網(wǎng)絡(luò)的距離矩陣將節(jié)點(diǎn)投影為歐式空間內(nèi)的坐標(biāo)向量,然后通過向量之間的夾角余弦值來衡量節(jié)點(diǎn)的相似性。針對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測問題,利用余弦相似性指標(biāo)分別提出了基于核心節(jié)點(diǎn)的社區(qū)檢測算法、基于譜聚類的社區(qū)檢測算法及基于層次聚類的社區(qū)檢測算法�；诤诵墓�(jié)點(diǎn)的社區(qū)檢測算法將網(wǎng)絡(luò)中的大度數(shù)節(jié)點(diǎn)作為核心節(jié)點(diǎn),再根據(jù)其他非核心節(jié)點(diǎn)與核心節(jié)點(diǎn)之間的余弦相似性大小進(jìn)行凝聚式的社區(qū)檢測;基于譜聚類的社區(qū)檢測算法對余弦相似性矩陣按照一定規(guī)則進(jìn)行變形,進(jìn)而得到與拉普拉斯矩陣具有相同性質(zhì)的類拉普拉斯矩陣,最后利用類拉普拉斯矩陣的第二小特征向量對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社區(qū)檢測;基于層次聚類的社區(qū)檢測算法在余弦相似性指標(biāo)基礎(chǔ)上,利用用歸一化互信息NMI值作為層次樹的分割準(zhǔn)則,經(jīng)過在現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)和生成網(wǎng)絡(luò)上的實(shí)驗(yàn),得到了有效的社區(qū)檢測結(jié)果。針對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測問題,利用余弦相似性指標(biāo)提出了CD相似性指標(biāo)和改進(jìn)后的CDI相似性指標(biāo),以及局部緊密度指標(biāo)(LD)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,CD指標(biāo)和CDI指標(biāo)能夠有效地克服傳統(tǒng)相似性指標(biāo)預(yù)測精度受網(wǎng)絡(luò)低聚集系數(shù)影響的缺點(diǎn),并且CD指標(biāo)適用于正匹配網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測,CDI指標(biāo)適用與負(fù)匹配網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測�；诠�(jié)點(diǎn)相似性的局部緊密度指標(biāo)能夠有效提高傳統(tǒng)相似性指標(biāo)的預(yù)測精度。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)相似性 社區(qū)檢測 鏈路預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-28
• 1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)簡介9-19
• 1.1.1 何為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)9-12
• 1.1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本概念及基本性質(zhì)12-19
• 1.1.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)表示13
• 1.1.2.2 無標(biāo)度性13-16
• 1.1.2.3 小世界性16-17
• 1.1.2.4 社區(qū)結(jié)構(gòu)17-19
• 1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)相似性19-27
• 1.2.1 節(jié)點(diǎn)相似性研究背景及意義19-22
• 1.2.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀22-27
• 1.2.2.1 基于節(jié)點(diǎn)相似性的社區(qū)檢測研究現(xiàn)狀22-25
• 1.2.2.2 基于節(jié)點(diǎn)相似性的鏈路預(yù)測研究現(xiàn)狀25-27
• 1.3 論文研究內(nèi)容及文章組織27-28
• 第2章 余弦相似性指標(biāo)在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測中的應(yīng)用28-56
• 2.1 引言28-29
• 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測準(zhǔn)備知識29-35
• 2.2.1 余弦相似性指標(biāo)的定義29-30
• 2.2.2 測試網(wǎng)絡(luò)30-34
• 2.2.2.1 現(xiàn)實(shí)世界中的網(wǎng)絡(luò)30-33
• 2.2.2.2 GN測試網(wǎng)絡(luò)33-34
• 2.2.3 算法衡量標(biāo)準(zhǔn)34-35
• 2.2.3.1 模塊度34
• 2.2.3.2 歸一化互信息34-35
• 2.3 基于核心節(jié)點(diǎn)的社區(qū)檢測算法35-49
• 2.3.1 算法描述35-37
• 2.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析37-49
• 2.3.2.1 現(xiàn)實(shí)世界網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)37-48
• 2.3.2.2 生成網(wǎng)絡(luò)48-49
• 2.4 基于余弦相似性矩陣的譜聚類算法49-51
• 2.4.1 算法描述49-50
• 2.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析50-51
• 2.5 基于余弦相似性矩陣的層次聚類算法51-54
• 2.5.1 算法描述52
• 2.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析52-54
• 2.6 本章小結(jié)54-56
• 第3章 余弦值相似性指標(biāo)在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測中的應(yīng)用56-74
• 3.1 引言56-58
• 3.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測準(zhǔn)備知識58-61
• 3.2.1 問題描述58-59
• 3.2.2 經(jīng)典鏈路預(yù)測算法59-60
• 3.2.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)60-61
• 3.3 基于余弦相似性指標(biāo)的鏈路預(yù)測算法61-68
• 3.3.1 余弦相似性指標(biāo)61-62
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析62-65
• 3.3.3 改進(jìn)算法65-66
• 3.3.4 算法敏感性分析66-67
• 3.3.5 討論67-68
• 3.4 基于余弦相似性的局部緊密度鏈路預(yù)測算法68-73
• 3.4.1 局部緊密度68-69
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析69-73
• 3.5 本章小結(jié)73-74
• 第4章 總結(jié)與展望74-77
• 4.1 本文工作總結(jié)74-75
• 4.2 擴(kuò)展工作及展望75-77
• 參考文獻(xiàn)77-84
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文84-85
• 致謝85

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：442024