本文關(guān)鍵詞：符號網(wǎng)絡(luò)局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的研究

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,各種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用平臺逐步滲入到人們的學(xué)習(xí)和生活中。符號網(wǎng)絡(luò)作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的一個(gè)分支,其生成的數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大,如何快速而有效地從中挖掘出有價(jià)值的信息變得尤為重要。社區(qū)發(fā)現(xiàn)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域研究的基礎(chǔ),個(gè)性化推薦、特征用戶分析等研究及應(yīng)用都依賴于社區(qū)發(fā)現(xiàn)。符號網(wǎng)絡(luò)局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)亟待解決的問題是如何提高社區(qū)識別的精度以及社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的穩(wěn)定性,本文在分析了局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究現(xiàn)狀基礎(chǔ)上,根據(jù)存在的問題進(jìn)行如下研究:首先,針對分兩階段處理算法中因?yàn)椴糠重?fù)邊信息被忽略導(dǎo)致的社區(qū)識別精度不高的問題,引入節(jié)點(diǎn)貢獻(xiàn)度和干擾度的概念,結(jié)合節(jié)點(diǎn)鏈接符號和鏈接密度,綜合考慮節(jié)點(diǎn)在參與社區(qū)形成時(shí)在社區(qū)中的參與程度,調(diào)整節(jié)點(diǎn)的訪問順序,提出了基于兩階段融合的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法TFA。其次,針對算法因隨機(jī)選取初始節(jié)點(diǎn)而引起算法穩(wěn)定性不高的問題,結(jié)合節(jié)點(diǎn)及其鄰居的屬性信息和符號網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡理論,利用節(jié)點(diǎn)影響力和集聚系數(shù),提出了新的初始節(jié)點(diǎn)選取策略;在此基礎(chǔ)上,引入節(jié)點(diǎn)相似性思想,綜合考慮符號網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的作用關(guān)系,提出了基于節(jié)點(diǎn)相似性的算法NSA。最后,通過對比實(shí)驗(yàn)對TFA算法進(jìn)行了驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)測試說明該算法在社區(qū)識別精度和運(yùn)行時(shí)間上都表現(xiàn)出很好的性能,尤其是處理規(guī)模較大的網(wǎng)絡(luò)時(shí)優(yōu)勢更為明顯。本文還通過實(shí)驗(yàn)證明了NSA算法的準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】：符號網(wǎng)絡(luò) 局部社區(qū)發(fā)現(xiàn) 識別精度 穩(wěn)定性
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5;TP301.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 課題背景及研究意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)10-12
• 1.2.2 符號網(wǎng)絡(luò)局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)12-13
• 1.3 研究內(nèi)容13-14
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)14-15
• 第2章 基礎(chǔ)知識概述15-25
• 2.1 引言15
• 2.2 符號網(wǎng)絡(luò)的定義及存儲15-17
• 2.3 社區(qū)及社區(qū)發(fā)現(xiàn)簡介17-18
• 2.4 廣度優(yōu)先搜索18-19
• 2.5 結(jié)構(gòu)平衡理論19-20
• 2.6 節(jié)點(diǎn)相似性度量分類20
• 2.7 評價(jià)指標(biāo)20-21
• 2.8 相關(guān)算法簡介21-24
• 2.8.1 基于兩階段處理的局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)21-23
• 2.8.2 基于用戶相似性的局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)23-24
• 2.9 本章小結(jié)24-25
• 第3章 基于兩階段融合的局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法25-36
• 3.1 引言25
• 3.2 CRA算法劃分過程及存在的問題25-28
• 3.2.1 劃分過程25-27
• 3.2.2 存在的問題27-28
• 3.3 符號說明及相關(guān)定義28-31
• 3.4 TFA算法思想31
• 3.5 節(jié)點(diǎn)處理過程31-34
• 3.5.1 帶負(fù)邊節(jié)點(diǎn)的處理31-33
• 3.5.2 全正邊節(jié)點(diǎn)的處理33-34
• 3.6 TFA算法描述34-35
• 3.7 算法的可行性35
• 3.8 本章小結(jié)35-36
• 第4章 基于節(jié)點(diǎn)相似度的局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法36-45
• 4.1 引言36
• 4.2 基本定義36-38
• 4.3 NSA算法思想38
• 4.4 初始節(jié)點(diǎn)的選取過程38-41
• 4.4.1 節(jié)點(diǎn)中心影響力分析38-40
• 4.4.2 節(jié)點(diǎn)選取分析40-41
• 4.5 社區(qū)的形成過程41-43
• 4.6 NSA算法描述43-44
• 4.7 本章小結(jié)44-45
• 第5章 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析45-54
• 5.1 引言45
• 5.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境45
• 5.3 數(shù)據(jù)格式45-46
• 5.4 基于兩階段融合算法的實(shí)驗(yàn)46-49
• 5.4.1 算法準(zhǔn)確率46-47
• 5.4.2 算法時(shí)效性47-49
• 5.5 基于節(jié)點(diǎn)相似度算法的實(shí)驗(yàn)49-53
• 5.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集49-50
• 5.5.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置及結(jié)果分析50-53
• 5.6 本章小結(jié)53-54
• 結(jié)論54-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果59-60
• 致謝60

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