基于SLPA的重叠社区检测算法研究

发布时间：2021-01-25 08:46

　　随着人类社会步入网络信息时代,人们生产生活当中充溢着纷繁复杂的数据,而网络作为传播信息的重要载体,对其内部结构的研究逐步成为网络科学领域的一个重大研究议题,学术界称之为社区检测。发现复杂网络中社区结构对于研究网络的本质、功能及演变趋势具有重要的理论意义和实用价值。在传统的社区检测算法中,重叠社区检测算法较非重叠社区检测算法更符合真实的网络划分,故本文基于经典的标签传播算法SLPA提出两种改进的重叠社区检测算法。论文主要贡献如下:（1）DSLPA算法针对SLPA算法在标签更新阶段和标签传播阶段存在的随机性,前一阶段通过PageRank算法确定节点标签更新顺序,后一阶段结合改进Jaccard相似性指标在标签选取不唯一时进行二次决策,进而改进原算法中随机性带来的不确定性;（2）MSLPA算法将SLPA算法与模块度优化思想相结合,在算法初始阶段通过模块度比率最大化进行网络粗聚类,同时在标签传播阶段,利用资源分配指标RA实现标签选取,当结果不唯一时,采取出现频率最高选取法确定更新标签,使得社区检测结果更符合真实的网络结构。DSLPA算法和MSLPA算法在五组人工数据集和六组真实数据集中进行实验,... 

【文章来源】：兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

一个中学生朋友关系网络1

图 2-1 四种类型图示例图 2-2 四种类型图间的关系网络中独立的节点和边并不能对网络的连通性给予体现，而复杂性更是无法刻画。为更加生动形象的展示网络内部特性，现研究阶段，通过以下三个基本概念：(1) 平均路径长度：L 指所有节点对间测地距离的平均值。定义见公式(2-3)：1L d (2-3)

图 2-2 四种类型图间的关系独立的节点和边并不能对网络的连通性给予体现，而复杂加生动形象的展示网络内部特性，现研究阶段，通过以下均路径长度：L 指所有节点对间测地距离的平均值。定义见11( 1)2iji jL dn n dij表示节点 i 与节点 j 间的测地距离经过的边数。类系数：用来刻画网络中节点间存在关联的概率，如朋友友 B 和 C 很可能也是彼此间的朋友。对于当前节点 i，式(2-4)所示：

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种新的基于标签传播的重叠社区发现算法[J]. 沈海燕,李星毅.  软件导刊. 2015(04)
[2]基于线图与PSO的网络重叠社区发现[J]. 黄发良,肖南峰.  自动化学报. 2011(09)

博士论文
[1]复杂网络中的社团检测方法研究[D]. 程建军.兰州大学 2015



本文编号：2998937