本文關(guān)鍵詞：基于PageRank算法的二分網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分

  更多相關(guān)文章： 二分網(wǎng)絡(luò) 社區(qū)劃分 PageRank算法 模塊度

【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)發(fā)展,網(wǎng)上發(fā)帖在人們?nèi)粘Ｉ钪腥找嫫占啊８鶕?jù)發(fā)帖行為對網(wǎng)民和帖子進(jìn)行社區(qū)劃分,對判斷網(wǎng)絡(luò)中的水軍和垃圾信息具有重要意義。網(wǎng)民與帖子構(gòu)成了的二分網(wǎng)絡(luò)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的一種。二分網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分重要的分支。二分網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分最原始的算法是利用投影法將二分網(wǎng)絡(luò)映射成單分網(wǎng)絡(luò),然后利用比較成熟的單分網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分算法來進(jìn)行研究。本文第一章節(jié)緒論主要介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識和當(dāng)前的研究現(xiàn)狀,闡述了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在日常生活中的應(yīng)用以及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)描述。第二章介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)及其特性。第三章詳細(xì)地介紹了PageRank算法、隨機(jī)游走的思想以及馬爾可夫鏈。第四章介紹了基于PageRank算法的二分網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分算法以及該算法在經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)得出的結(jié)論。并在最后介紹了社區(qū)劃分的評價準(zhǔn)則—模塊度Q函數(shù)。最后一章是總結(jié)和展望,對本文的算法進(jìn)行了總結(jié),對社區(qū)劃分進(jìn)行了展望�；谛畔⒃诰W(wǎng)絡(luò)中的PageRank算法和模塊度思想,本文提出了一個針對二分網(wǎng)絡(luò)單側(cè)節(jié)點(diǎn)的社區(qū)劃分聚類算法。該算法通過模擬信息在網(wǎng)絡(luò)中擴(kuò)散的過程,利用各個節(jié)點(diǎn)的信息量在網(wǎng)絡(luò)中擴(kuò)散后,每個節(jié)點(diǎn)收到其他節(jié)點(diǎn)的信息量作為社區(qū)之間合并的依據(jù),并引入模塊度作為社區(qū)劃分優(yōu)劣判斷的依據(jù)。該算法首先將二分網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為轉(zhuǎn)移概率矩陣的形式,然后利用二分網(wǎng)絡(luò)中單側(cè)節(jié)點(diǎn)的關(guān)系進(jìn)行概率轉(zhuǎn)移,這樣會得到單側(cè)節(jié)點(diǎn)的概率轉(zhuǎn)移關(guān)系,利用這個關(guān)系可以進(jìn)行二分網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分。最后算法在典型網(wǎng)絡(luò)上測試結(jié)果表明,該算法能夠獲得比較高質(zhì)量的社區(qū)劃分效果。
【關(guān)鍵詞】：二分網(wǎng)絡(luò) 社區(qū)劃分 PageRank算法 模塊度
【學(xué)位授予單位】：沈陽航空航天大學(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6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-16
• 1.1 研究背景和意義11-15
• 1.2 本文的主要內(nèi)容15
• 1.3 本文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第2章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)及其特性的概述16-24
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)簡介16-18
• 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)描述18-20
• 2.2.1 節(jié)點(diǎn)的度18-19
• 2.2.2 平均路徑長度19
• 2.2.3 介數(shù)19-20
• 2.3 Kernighan-Lin算法20-21
• 2.4 GN算法21-22
• 2.5 FN算法22-24
• 第3章 PageRank算法分析24-35
• 3.1 PageRank算法的簡介24-25
• 3.2 PageRank算法分析25-27
• 3.2.1 PageRank算法實(shí)現(xiàn)26-27
• 3.3 隨機(jī)游走模型27-29
• 3.4 隨機(jī)游走搜索策略29-33
• 3.4.1 URW搜索策略29-30
• 3.4.2 NRRW搜索策略30
• 3.4.3 SARW搜索策略30
• 3.4.4 URW、NRRW、SARW之間的仿真與分析30-33
• 3.5 馬爾可夫鏈33-35
• 第4章 基于PageRank算法的二分網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分算法35-46
• 4.1 算法簡介35
• 4.2 節(jié)點(diǎn)的信息擴(kuò)散理論35-36
• 4.3 信息擴(kuò)散概率模型36-37
• 4.4 合并判定原則37-38
• 4.5 劃分原則的選擇38-40
• 4.6 信息傳遞實(shí)例40-41
• 4.7 算法復(fù)雜度分析41-42
• 4.8 在經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)Southern Women數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)42-43
• 4.9 在Davis女子俱樂部數(shù)據(jù)集上的測試43-44
• 4.10 迭代次數(shù)對算法的影響44-45
• 4.11 實(shí)驗(yàn)總結(jié)45-46
• 結(jié)論46-48
• 參考文獻(xiàn)48-52
• 致謝52-53
• 攻讀碩士期間發(fā)表（含錄用）的學(xué)術(shù)論文53

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：672147