本文選題：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) + 社區(qū)發(fā)現(xiàn)��； 參考：《天津大學(xué)》2015年博士論文

【摘要】：真實(shí)世界不同領(lǐng)域的很多復(fù)雜系統(tǒng)都可以抽象為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵特征之一是社區(qū)結(jié)構(gòu)。它是指網(wǎng)絡(luò)中同一社區(qū)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)連接緊密,不同社區(qū)的節(jié)點(diǎn)連接稀疏。社區(qū)結(jié)構(gòu)對(duì)理解網(wǎng)絡(luò)的組織結(jié)構(gòu)和不同功能性模塊間的交互提供了有價(jià)值的信息,因此成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容之一。本文主要基于生成模型和非負(fù)矩陣分解算法,對(duì)無監(jiān)督和半監(jiān)督社區(qū)發(fā)現(xiàn)問題進(jìn)行研究,并提出相應(yīng)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。主要工作如下:(1)“橫向”視角看,社區(qū)結(jié)構(gòu)中的一個(gè)普遍結(jié)構(gòu)是重疊社區(qū),同時(shí)網(wǎng)絡(luò)中也會(huì)有一些中心節(jié)點(diǎn)和異常節(jié)點(diǎn)。本文提出了一種新的生成模型,通過非負(fù)矩陣分解的優(yōu)化方法求解模型參數(shù),能夠天然發(fā)現(xiàn)這三種結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該模型能夠發(fā)現(xiàn)有更高質(zhì)量的重疊社區(qū)結(jié)構(gòu),而且同時(shí)識(shí)別重疊社區(qū)、中心節(jié)點(diǎn)和異常節(jié)點(diǎn)能為分析網(wǎng)絡(luò)提供更多信息。(2)“縱向”視角看,不同的分辨率層次下有不同的社區(qū)規(guī)模,同時(shí)發(fā)現(xiàn)層次和重疊社區(qū)對(duì)理解網(wǎng)絡(luò)可以提供更豐富的信息。本文將對(duì)稱非負(fù)矩陣分解方法和l2,1范數(shù)正則項(xiàng)結(jié)合,來檢測層次和重疊社區(qū)結(jié)構(gòu)。l2,1范數(shù)可以懲罰無意義的社區(qū),達(dá)到自動(dòng)選擇社區(qū)的目的。進(jìn)而通過引入分辨率參數(shù),可以得到不同分辨率參數(shù)下的社區(qū)個(gè)數(shù),達(dá)到同時(shí)檢測層次和重疊社區(qū)的目的。(3)網(wǎng)絡(luò)中除了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息,還有節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽以及節(jié)點(diǎn)之間的mustlink約束信息。本文提出一種半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型融合這兩種信息,保證了具有相同標(biāo)簽或者相互之間有must-link約束的節(jié)點(diǎn)被分到同一個(gè)社區(qū)。進(jìn)而本文又提出了基于節(jié)點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)線性表達(dá)的主動(dòng)學(xué)習(xí)模型,該模型能夠選擇出最有代表性的節(jié)點(diǎn),通過引入這些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的非拓?fù)湫畔?能盡可能提高半監(jiān)督社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法的有效性。本文提出的社區(qū)發(fā)現(xiàn)新方法,是對(duì)社區(qū)發(fā)現(xiàn)相關(guān)問題的有效探索,豐富了相關(guān)研究內(nèi)容,具有一定的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:Many complex systems in different fields of the real world can be abstracted as complex networks, and one of the key features of complex networks is community structure.It means that the nodes in the same community are closely connected, and the nodes in different communities are sparse.Community structure provides valuable information for understanding the organizational structure of the network and the interaction between different functional modules, so it has become one of the important research contents in the field of complex network.Based on the generation model and the non-negative matrix decomposition algorithm, the unsupervised and semi-supervised community discovery problems are studied in this paper, and the corresponding community discovery algorithms are proposed.The main work is as follows: 1) from the perspective of "horizontal", a common structure in community structure is overlapping community, at the same time, there will be some central nodes and abnormal nodes in the network.In this paper, a new generation model is proposed, which can be found naturally by solving the parameters of the model by the optimization method of non-negative matrix decomposition.The experimental results show that the model can find higher quality overlapping community structures and identify overlapping communities simultaneously. The central node and abnormal node can provide more information for the analysis of the network.There are different community sizes at different resolution levels, and it is found that hierarchical and overlapping communities can provide more information for understanding the network.In this paper, the symmetric nonnegative matrix decomposition method is combined with the L _ 2N _ 1 norm canonical term to detect the hierarchy and overlapping community structure. The norm. L _ 2N _ 1 can punish the meaningless community and achieve the purpose of automatically selecting the community.Furthermore, by introducing resolution parameters, the number of communities under different resolution parameters can be obtained, and the purpose of detecting hierarchical and overlapping communities at the same time is achieved.There is also the label of the node and the mustlink constraint information between the nodes.In this paper, a semi-supervised learning model is proposed to fuse these two kinds of information to ensure that nodes with the same label or each other with must-link constraints are assigned to the same community.Furthermore, an active learning model based on the linear representation of node topology is proposed. The model can select the most representative nodes and introduce the non-topological information of these key nodes.It can improve the effectiveness of semi-supervised community discovery method as much as possible.The new method of community discovery proposed in this paper is an effective exploration of community discovery related problems and enriches the relevant research contents. It has certain theoretical significance and application value.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP301.6

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本文編號(hào)：1769911