本文關(guān)鍵詞：基于增量的不確定社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法研究

  更多相關(guān)文章： 社會(huì)網(wǎng)絡(luò) 社團(tuán)發(fā)現(xiàn) 不確定圖 勢能模型

【摘要】：近年來,在全球信息化大潮的推動(dòng)下,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)得到快速發(fā)展,各種不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)都表現(xiàn)出一種強(qiáng)的社團(tuán)效應(yīng)。一個(gè)網(wǎng)路中的成員趨于形成密切聯(lián)系的社團(tuán)。在不同的應(yīng)用下,這些社團(tuán)也被稱為模塊,簇等。總體上,社團(tuán)內(nèi)部聯(lián)系緊密,社團(tuán)外部聯(lián)系稀疏。如何快速、準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)(即社團(tuán)發(fā)現(xiàn))仍然是一個(gè)關(guān)鍵問題。從是否考慮數(shù)據(jù)的不確定性,社團(tuán)發(fā)現(xiàn)可分為確定社團(tuán)發(fā)現(xiàn)和不確定社團(tuán)發(fā)現(xiàn)。很多傳統(tǒng)確定社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法都依據(jù)全局信息進(jìn)行社團(tuán)發(fā)現(xiàn),算法效率不高,并且沒有考慮到數(shù)據(jù)的不確定性。然而在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中,網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)往往存在其內(nèi)生的不確定性,網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)存在殘缺現(xiàn)象、數(shù)據(jù)以一定概率存在等,這里稱為不確定網(wǎng)絡(luò)。從不確定網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的算法稱為不確定社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法。本文充分考慮了確定網(wǎng)絡(luò)和不確定網(wǎng)絡(luò),結(jié)合社團(tuán)局部特征和數(shù)據(jù)本身特點(diǎn),對社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法進(jìn)行了深入研究。本文主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)對LFM(Largest Fitness Measure)算法進(jìn)行改進(jìn)。深入分析了局部社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法LFM算法以及勢能模型,在此基礎(chǔ)上提出了LFM算法的改進(jìn)算法—WLFM算法。該算法利用勢能的思想對LFM算法中隨機(jī)選取初始節(jié)點(diǎn)、劃分準(zhǔn)確性較低、算法結(jié)束條件難以達(dá)到等問題進(jìn)行改進(jìn),最后通過兩組實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法具有良好的準(zhǔn)確性和較高的效率。(2)對EM(Expectation Maximization)算法進(jìn)行改進(jìn)。首先對高斯混合模型的EM算法進(jìn)行詳細(xì)介紹,接著對此算法進(jìn)行優(yōu)化。利用勢能的方法對高斯混合模型的EM算法進(jìn)行初始化,得到優(yōu)化的初始值。通過兩組實(shí)驗(yàn)證明新的算法具有較低的錯(cuò)誤率。(3)提出不確定相對K緊密子圖發(fā)現(xiàn)算法。研究發(fā)現(xiàn),尋找前K個(gè)最緊密子圖具有較高的復(fù)雜性。本文研究了從不確定圖中發(fā)現(xiàn)存在概率較高的前K個(gè)緊密子圖問題,提出了不確定相對K緊密子圖發(fā)現(xiàn)算法。在算法中,由不確定圖的連通指數(shù)確定閾值,接著根據(jù)閾值計(jì)算子圖的存在概率,最終得到存在概率較高的前K個(gè)緊密子圖。最后,通過若干組實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了此算法可以高效、準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)不確定圖中的緊密子圖。
【關(guān)鍵詞】：社會(huì)網(wǎng)絡(luò) 社團(tuán)發(fā)現(xiàn) 不確定圖 勢能模型
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(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
• ABSTRACT6-7
• 第一章 緒論7-12
• 1.1 研究背景及意義7
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀7-10
• 1.2.1 傳統(tǒng)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)研究現(xiàn)狀8-9
• 1.2.2 不確定社團(tuán)發(fā)現(xiàn)研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本文的研究工作及文章結(jié)構(gòu)安排10-12
• 1.3.1 主要研究工作10-11
• 1.3.2 結(jié)構(gòu)安排11-12
• 第二章 社團(tuán)發(fā)現(xiàn)基本理論及方法12-18
• 2.1 社團(tuán)的定義12-13
• 2.2 社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的基本方法13-15
• 2.2.1 網(wǎng)絡(luò)的劃分13-14
• 2.2.2 層次聚類14-15
• 2.2.3 劃分聚類15
• 2.3 社團(tuán)劃分評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)15-17
• 2.3.1 模塊度15-16
• 2.3.2 社團(tuán)密度和社團(tuán)有效直徑16-17
• 2.4 本章小結(jié)17-18
• 第三章 改進(jìn)的傳統(tǒng)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法18-24
• 3.1 改進(jìn)的LFM算法18-21
• 3.1.1 LFM算法的基本原理18-19
• 3.1.2 勢能場的基本原理19-20
• 3.1.3 改進(jìn)的LFM算法—WLFM算法20-21
• 3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析21-23
• 3.3 本章小結(jié)23-24
• 第四章 改進(jìn)的不確定社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法24-36
• 4.1 算法初始化的改進(jìn)24-29
• 4.1.1 相關(guān)定義24-26
• 4.1.2 改進(jìn)的算法初始化方法26-28
• 4.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析28-29
• 4.2 不確定相對緊密子圖發(fā)現(xiàn)算法29-35
• 4.2.1 不確定概率模型29-31
• 4.2.2 問題定義31
• 4.2.3 不確定閾值UT31-32
• 4.2.4 RTop-k相對緊密子圖發(fā)現(xiàn)算法32-33
• 4.2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析33-35
• 4.3 本章小結(jié)35-36
• 第五章 總結(jié)與展望36-38
• 5.1 論文工作總結(jié)36
• 5.2 未來工作展望36-38
• 參考文獻(xiàn)38-41
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的科研成果41-42
• 致謝42

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本文編號：678730