本文關(guān)鍵詞：基于局部擴(kuò)張的社交網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法研究

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【摘要】：社區(qū)發(fā)現(xiàn)源于對社交網(wǎng)絡(luò)、生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分析,在病毒傳播防范、消息轉(zhuǎn)發(fā)策略和多跳自組路由協(xié)議設(shè)計(jì)等方面具有重要應(yīng)用。隨著人類社交活動與網(wǎng)絡(luò)逐漸融為一體,如交朋友、購物、學(xué)習(xí)等都變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)模式,使得社區(qū)發(fā)現(xiàn)越來越受到研究人員的關(guān)注。復(fù)雜社交網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模性和動態(tài)變化特性使得局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法更受關(guān)注,與全局方法比較,局部方法不僅簡單、快速、靈活,而且具有很高的應(yīng)用價(jià)值。本文采用局部方法進(jìn)一步探測社交網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部結(jié)構(gòu),提出了兩種新的局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,具體內(nèi)容如下。首先,根據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)重疊性特點(diǎn),本文提出了一種基于局部擴(kuò)張查詢的重疊社區(qū)探測算法,即OCLEQ。該算法通過查詢技術(shù)展開局部擴(kuò)張,利用了查詢模式的靈活性;而且該算法還借助了團(tuán)結(jié)構(gòu)和團(tuán)之間的鄰接性,這樣就可以很容易地實(shí)現(xiàn)重疊社區(qū)的發(fā)現(xiàn);此外,OCLEQ通過一個(gè)新的度量標(biāo)準(zhǔn)檢測和劃分遺漏點(diǎn),進(jìn)一步提高了準(zhǔn)確性。其次,根據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)中邊的加權(quán)特性,提出了基于加權(quán)網(wǎng)絡(luò)核心節(jié)點(diǎn)局部擴(kuò)張的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法——WCCE。該算法實(shí)質(zhì)上是一個(gè)分層的局部擴(kuò)張算法。算法初始是基于核心節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)張,然后是局部擴(kuò)張和社區(qū)歸一的迭代循環(huán)。分層擴(kuò)張使得網(wǎng)絡(luò)規(guī)模也不斷縮減,這樣使得算法變得簡易可行。此外,WCCE通過對遺漏節(jié)點(diǎn)的檢測和劃分保證了社區(qū)發(fā)現(xiàn)的質(zhì)量。最后,在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上對以上算法做了驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提方法在社區(qū)發(fā)現(xiàn)質(zhì)量和時(shí)間復(fù)雜度上均有明顯提高。
【關(guān)鍵詞】：社區(qū)結(jié)構(gòu) 社交網(wǎng)絡(luò) 局部擴(kuò)張 團(tuán)結(jié)構(gòu) 鄰接性 模塊化優(yōu)化
【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】：2015
【分類號】：O157.5;TP301.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析11-14
• 1.3 本文研究思路和內(nèi)容14-15
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第2章 相關(guān)理論概述16-26
• 2.1 社交網(wǎng)絡(luò)16-20
• 2.1.1 社交網(wǎng)絡(luò)的表示16-18
• 2.1.2 社交網(wǎng)絡(luò)的屬性18-20
• 2.2 社區(qū)結(jié)構(gòu)20-21
• 2.2.1 社區(qū)結(jié)構(gòu)的概念與表示20
• 2.2.2 社區(qū)結(jié)構(gòu)的重疊性20-21
• 2.2.3 社區(qū)發(fā)現(xiàn)的認(rèn)識21
• 2.3 社區(qū)發(fā)現(xiàn)相關(guān)算法21-25
• 2.3.1 譜聚類方法21-22
• 2.3.2 模塊度優(yōu)化算法22-23
• 2.3.3 分裂式層次聚類算法23
• 2.3.4 聚合式層次聚類算法23-24
• 2.3.5 社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的演化24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第3章 基于局部擴(kuò)張查詢的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)26-36
• 3.1 基于團(tuán)定義的社區(qū)27-29
• 3.1.1 團(tuán)結(jié)構(gòu)27-28
• 3.1.2 鄰接性28-29
• 3.2 基于局部擴(kuò)張查詢的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)模型29-34
• 3.2.1 尋找包含查詢點(diǎn)的k準(zhǔn)團(tuán)算法30-31
• 3.2.2 擴(kuò)張算法的實(shí)現(xiàn)31-32
• 3.2.3 遺漏節(jié)點(diǎn)的檢測和劃分32-34
• 3.2.4 算法分析與優(yōu)勢總結(jié)34
• 3.3 本章小結(jié)34-36
• 第4章 基于加權(quán)網(wǎng)絡(luò)核心節(jié)點(diǎn)局部擴(kuò)張的社區(qū)發(fā)現(xiàn)36-46
• 4.1 基本概念及其定義37-39
• 4.1.1 加權(quán)社交網(wǎng)絡(luò)37
• 4.1.2 核心節(jié)點(diǎn)37-38
• 4.1.3 加權(quán)社區(qū)模塊度38-39
• 4.2 算法描述39-44
• 4.2.1 核心節(jié)點(diǎn)的選擇40-41
• 4.2.2 基于核心節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)張41-43
• 4.2.3 遺漏節(jié)點(diǎn)的檢測和劃分43-44
• 4.3 算法分析44
• 4.4 本章小結(jié)44-46
• 第5章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析46-56
• 5.1 仿真環(huán)境46
• 5.2 仿真數(shù)據(jù)集46-48
• 5.3 性能評估標(biāo)準(zhǔn)48-49
• 5.4 基于局部擴(kuò)張查詢社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法49-52
• 5.4.1 參數(shù)k的影響49
• 5.4.2 社區(qū)發(fā)現(xiàn)質(zhì)量49-52
• 5.4.3 運(yùn)行時(shí)間52
• 5.5 基于加權(quán)網(wǎng)絡(luò)局部擴(kuò)張的社區(qū)發(fā)現(xiàn)52-55
• 5.6 本章小結(jié)55-56
• 結(jié)論56-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果62-63
• 致謝63-64
• 作者簡介64

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