基于多层网络映射的重叠社区发现算法研究

发布时间：2024-12-07 02:22

　　在传统的社区网络发现中,人们的目标是发现网络中的非重叠结构社区,所有顶点只能存在单一社团中,社团之间的节点不会出现重叠,并且社团内的顶点彼此间关系紧密,社团间的顶点彼此疏散。但随着研究的进一步深入,学者们发现非重叠结构社区发现算法已经不能满足人们的需求,顶点能同时存在于多个社区中,即重叠社区结构,这类社区结构更加符合真实世界中存在的社区网络,更具有研究意义。传统的重叠社区发现算法大多将节点作为主要研究对象,但基于节点的社区划分很难处理重叠节点较多的真实网络,因此学者们将注意力转移到边上,基于边划分的重叠社区算法得到很大发展。本文基于单层网络映射(SLG),提出多层网络映射(MLG)的重叠社区发现算法,SLG是将原始图转化为边图,在边图上进行社区划分,再将其结果转化为原始图的划分结果,其本质是使用网络中边蕴含的信息进行社区划分。但SLG只经过一次的边图转换,会导致结果的重叠度不够,只能得到重叠的节点,不能得到重叠的关系,并且重叠节点很少,与真实网络还存在差异,针对这些问题,本文提出了多层网络映射的重叠社区发现算法MLG。MLG算法主要有2方面的改进:引入多层网络映射思想,在边图映射时,进行...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1重叠社区网络图

图1.1重叠社区网络图图1.2非重叠社区网络图1.2国内外研究现状目前，国内外的研究学者已经提出许多成熟的社区发现算法，按照社区之间是否有重叠节点可划分为重叠社区发现算法与非重叠社区发现算法。按照社区中是否有节点发生变化又可分为静态社区和动态社区发现算法。静态社区的网....

图1.2非重叠社区网络图

图2.1抽象地图及其相应网络图

图2.1抽象地图及其相应网络图上个世纪40年代，Erdos等人提出随机图论的概念，随机图是指边的出随机事件，节点呈现动态的，与经典图的区别是通过引入随机的方法使得变得更大。近十几年来，随机图论已经成为离散数学领域热点研究的话题国内外顶尖的研究学者纷纷投入其中，如美国著名....

图2.2蛋白质合作网络图

本文编号：4014642