本文關(guān)鍵詞：基于隸屬函數(shù)的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法的研究與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是一門與社會(huì)學(xué)、信息學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等許多研究領(lǐng)域存在交集的研究科學(xué)。近年來,隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的深入發(fā)展,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中越來越多的特征被大家發(fā)現(xiàn)和熟知,特別是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)特性,這一特性不僅可以幫助大家清晰地認(rèn)識(shí)和分析網(wǎng)絡(luò)功能,還是研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)其他特性的基礎(chǔ)。本文首先從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究背景和意義出發(fā),依次介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ),描述了目前復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,概述了社團(tuán)結(jié)構(gòu)的定義并重點(diǎn)介紹了幾種較典型的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法。針對目前大多數(shù)社團(tuán)劃分算法考慮影響社團(tuán)劃分因素不全面以及社團(tuán)定義具有模糊性的情況,本文首先定義了一種計(jì)算節(jié)點(diǎn)到社團(tuán)隸屬情況的隸屬函數(shù),該函數(shù)是根據(jù)模糊數(shù)學(xué)中隸屬函數(shù)的定義以及社團(tuán)的基本性質(zhì)而確定的。在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于隸屬函數(shù)的啟發(fā)式社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法(MCDA)。該算法以隸屬函數(shù)作為社團(tuán)劃分的衡量標(biāo)準(zhǔn),通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)到社團(tuán)的隸屬度,可以找到節(jié)點(diǎn)所屬的社團(tuán)。通過結(jié)合模糊聚類的基本思想和隸屬度函數(shù),MCDA算法可以得到節(jié)點(diǎn)到各社團(tuán)的具體隸屬度大小,并且隸屬度函數(shù)綜合考慮了多種因素,使得MCDA算法具有較高的精確性,而且還具有較低的時(shí)間復(fù)雜度。此外,在MCDA算法的基礎(chǔ)上,針對現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)總是不斷變化的情況,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種動(dòng)態(tài)算法(DMCDA)。該算法彌補(bǔ)了 MCDA算法在解決動(dòng)態(tài)問題時(shí)的不足,利用動(dòng)態(tài)隸屬度函數(shù)與增量式動(dòng)態(tài)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法的思想,實(shí)現(xiàn)在初始社團(tuán)結(jié)果的基礎(chǔ)上對后續(xù)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)劃分。理論與實(shí)驗(yàn)均證明了該算法具有較好的劃分效果和較快的運(yùn)行效率。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 社團(tuán)發(fā)現(xiàn) 隸屬函數(shù) 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O157.5;TP301.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.1.1 研究背景11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)12-14
• 1.2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 社團(tuán)發(fā)現(xiàn)面臨的挑戰(zhàn)14
• 1.3 本文的主要內(nèi)容14-15
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)15-17
• 第2章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)17-33
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的概念與特性17
• 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)度量17-21
• 2.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的形式化表達(dá)17-19
• 2.2.2 度與度分布19-20
• 2.2.3 聚類系數(shù)20-21
• 2.2.4 模塊度21
• 2.3 典型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型21-23
• 2.3.1 ER隨機(jī)模型21-22
• 2.3.2 WS小世界模型22-23
• 2.3.3 BA無標(biāo)度模型23
• 2.4 社團(tuán)定義與社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法23-31
• 2.4.1 社團(tuán)結(jié)構(gòu)的定義24-25
• 2.4.2 經(jīng)典的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法25-31
• 2.4.2.1 基于圖形分割的算法25-27
• 2.4.2.2 基于層次聚類的劃分算法27-30
• 2.4.2.3 啟發(fā)式算法30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-33
• 第3章 MCDA算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)33-53
• 3.1 算法的提出33-34
• 3.2 算法的思想基礎(chǔ)34-38
• 3.2.1 影響社團(tuán)劃分的因素34-37
• 3.2.2 模糊聚類算法的相關(guān)思想37-38
• 3.3 算法的實(shí)現(xiàn)38-50
• 3.3.1 相關(guān)變量38-42
• 3.3.2 算法的實(shí)現(xiàn)過程42-46
• 3.3.3 算法的思想驗(yàn)證46-50
• 3.4 復(fù)雜度分析50-51
• 3.4.1 時(shí)間復(fù)雜度分析50-51
• 3.4.2 空間復(fù)雜度分析51
• 3.5 本章小結(jié)51-53
• 第4章 DMCDA算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)53-61
• 4.1 DMCDA算法的提出53-54
• 4.2 算法的實(shí)現(xiàn)54-58
• 4.2.1 相關(guān)概念55-56
• 4.2.2 算法的具體實(shí)現(xiàn)56-58
• 4.3 簡單動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的理論驗(yàn)證58-60
• 4.4 本章小結(jié)60-61
• 第5章 實(shí)驗(yàn)分析61-77
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境61
• 5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)61-66
• 5.2.1 經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集61-63
• 5.2.2 生成網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集63-66
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析66-74
• 5.3.1 靜態(tài)算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析66-72
• 5.3.2 動(dòng)態(tài)算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析72-74
• 5.4 算法評估74-75
• 5.4.1 精確性指標(biāo)75
• 5.4.2 運(yùn)行效率指標(biāo)75
• 5.5 本章小結(jié)75-77
• 第6章 結(jié)論與展望77-79
• 6.1 研究工作總結(jié)77-78
• 6.2 工作展望78-79
• 參考文獻(xiàn)79-83
• 致謝83

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