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基于角色的社团检测及社团演化预测问题研究

发布时间:2023-02-26 07:59
  现实世界中存在大量复杂系统可以抽象为网络形式,例如,疾病传播网络、科学家合作网络、能源传输网络、细胞代谢网络等。网络由节点和连接节点的边构成,其中节点表示系统中的主体,边表示网络主体间的关系或交互。社团结构作为复杂网络的重要特征,指的是网络中的节点聚集成簇,簇内连接紧密,簇间连接稀疏。社团检测旨在揭示网络中所蕴含的社团结构,有助于对网络结构的分析、对网络功能的推断、对网络拓扑的优化,并指导现实网络结构的识别、构建和预测,因而是理解和探索网络结构与功能的关键问题。高效准确地检测出网络中的社团结构、以及利用检测结果进行分析挖掘是复杂网络理论与实践研究中的重要课题。本文围绕社团检测和社团演化预测相关问题开展研究,主要工作和创新点如下:(1)针对标签扩散社团检测算法(LPA,Label Propogation Algorithm)存在的鲁棒性和稳定性较差等问题,提出一种LPA的改进算法基于角色的标签扩散算法(RLPA,Role-based Label Propogation Algorithm)。在已有社团检测算法中,标签扩散算法具有时间复杂度低、准确率较高、便于并行化等优点,然而,所引入的随...

【文章页数】:95 页

【学位级别】:博士

【文章目录】:
致谢
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 网络研究发展
    1.3 复杂网络中的社团
    1.4 社团检测及其演化预测
        1.4.1 社团检测
        1.4.2 社团演化预测
    1.5 本文主要研究内容
        1.5.1 课题来源
        1.5.2 主要研究内容
    1.6 论文组织结构
2 社团检测及其演化预测综述
    2.1 网络的定义及表示
    2.2 社团的定性定义
    2.3 社团检测
        2.3.1 层级划分方法
        2.3.2 最大化模块度方法
        2.3.3 基于谱分析的方法
        2.3.4 基于物理理论的方法
        2.3.5 基于统计推理的方法
        2.3.6 基于标签扩散的方法
    2.4 社团检测评价指标
    2.5 动态网络中的社团检测
    2.6 社团演化预测
        2.6.1 社团演化事件检测
        2.6.2 社团演化特征构造及预测
    2.7 本章小结
3 基于角色分析的快速社团检测算法研究
    3.1 引言
    3.2 相关工作
        3.2.1 LPA算法
        3.2.2 基于社团的节点角色
    3.3 基于角色分析的标签扩散算法RLPA
        3.3.1 节点的社团内和社团间角色
        3.3.2 标签传播与节点角色
        3.3.3 平衡传播与膨胀传播
        3.3.4 优化节点更新顺序
        3.3.5 RLPA算法伪代码
        3.3.6 时间复杂度分析
    3.4 实验与分析
        3.4.1 实验数据集
        3.4.2 参数设置
        3.4.3 实验结果
    3.5 本章小结
4 动态网络中时序平滑社团检测算法研究
    4.1 引言
    4.2 相关工作
    4.3 演化社团平滑检测方法RELPA
        4.3.1 结合时序平滑信息
        4.3.2 结合时序拓扑差异性信息
        4.3.3 RELPA算法伪代码
        4.3.4 时间复杂度分析
    4.4 实验分析
        4.4.1 实验数据集
        4.4.2 参数设置
        4.4.3 实验结果
    4.5 本章小结
5 社团演化特征构造及预测方法研究
    5.1 引言
    5.2 相关工作
        5.2.1 重叠社团检测算法CPM
        5.2.2 社团演化事件检测算法GED
    5.3 基于多元特征的社团演化预测方法
        5.3.1 演化事件检测
        5.3.2 社团演化特征集构造
        5.3.3 分类器训练和预测
    5.4 实验分析
        5.4.1 实验数据集
        5.4.2 参数设置
        5.4.3 实验结果
    5.5 本章小结
6 总结与展望
    6.1 论文内容总结
    6.2 未来工作
参考文献
攻读博士学位期间的学术活动及成果情况



本文编号:3750148

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