基于重要社区的节点重要性研究
发布时间：2020-10-22 12:42
作为数据挖掘中一个正在蓬勃发展的研究领域,复杂网络分析正引起越来越多研究人员的关注。为挖掘网络中的不同结构与功能特性,该领域的研究焦点涵盖了从中观尺度的社区结构到微观视角下的节点重要性。一方面,社区发现是复杂网络研究中一项十分重要的基础性工作,它以分而治之的角度为更准确地研究和理解网络的拓扑结构、物理意义和功能行为提供一种方法。另一方面,鉴于网络中不同节点在功能以及结构上都存在明显差异,如何识别特定功能和结构上的重要节点也具有十分重要的研究意义。目前,针对于节点重要性,国内外相关领域的学者都做了大量的研究工作。然而,大部分工作由于相关领域的研究进展而并没有与复杂网络的中观结构结合起来。对于近年来将节点重要性与社团结构相结合的研究,也仅是考虑社团的最基础概念而未对其进行深层挖掘和利用。本文基于此完成了如下主要工作:第一,结合加权有向网络中连边的方向在节点重要性中的贡献,在已提出的ClusterRank算法的基础上给出了改进的节点重要性指标IO-ClusterRank。该排序算法考虑了节点的出度邻居和入度邻居对其重要性的影响并分别加以区分,同时也将边权对节点重要性的贡献作为一个参考因素。第二,在综合对比分析当前主要的结构洞定义的基础上,结合社区发现算法的相关技术以及节点重要性的理论提出重要社区的概念。从重要社区中连接更多重要社区的节点更重要的角度出发,提出了一种面向结构洞的节点重要性排序算法。算法根据节点与所属社区内所连接节点的情况以及所属社区外连接其他社区的情况来评价节点的重要程度。第三,基于实际数据集分别对本文所提出的IO-ClusterRank指标和在重要社区下面向结构洞的节点重要性评价指标进行了实验测试及分析。首先在三个规模不同且出入度分布有所差异的加权有向网络中,利用SIR模型以及Kendall’s tau相关系数对IO-clusterRank指标以及其他主要加权有向网络中的节点重要性评价指标做了对比分析,结果表明在出入度差异较大的网络中该指标有明显优势。其次,在四个规模不同的无向网络中对基于重要社区的节点重要性指标与较经典的节点重要性指标进行了实验结果的分析讨论得出在社区清晰的网络中该指标具有明显优势。
【学位单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：O157.5
【部分图文】：
- 1 -图 1.1 七桥问题用在计算机学科、运筹学、控制论、信息以研究的一个强有力的数学工具。在 20 世图理论，这为复杂网络的研究奠定了更深厚 等人对度分布进行了延伸而扩展到了“广段[4]。实世界的复杂网络即不是完全规则的也并复杂网络进行模型分析存在明显的缺陷且小世界网络[5]和无标度特性[6]的提出对这一各式各样的网络结构其实本质上具备统一
有和正在进行的分子遗传学实验中所获生物化学示例，获得科学研究关注的另一类网络类型为社是多个群体如公司之类的构成的。人或者组织构的某种关系来表达，如个体间的朋友关系以及公经验性研究方面有着最悠久的历史以及出色的表世界中，同时也直接或间接地借用了大量的数学究。社交网络起初的研究规模是比较小的，如经典，如图 1.2 所示。这个网络表示的是一所北美大关系图，构成整个网络的节点数仅有 34 个。相节点规模的网络，这样的规模显得过于微小。理同等的规模，如整个世界的总人口数就可以视为网络的数据鉴于驱动构成联系的范围而仅限制为网络社交平台的发展，社交网络的规模已到型社交网络结构及特性的研究则正处于一个初始
图 2.2 一个关于结构洞的实例[35]络中的结构洞特性给出了一种判定节点重要在所处社团中的地位以及与它所连接的其他t 这一学习排序算法，结合多种结构洞的度小型网络的实验中取得了相对理想的结果[36]标，该指标在 Twitter 用户所构成的网络中网络中 25%的信息扩散[37]。Yang 等人参照过程中将各节点在网络中的功能分为三种：了这三种不同的对象对信息传递的影响。其强大的影响力，结构桥接者掌控着社区之间着至关重要的作用[38]。研究节点重要性意味着在定义重要性的过程时需要对邻居所处的社区属性进行考察，个体和社区分别对节点重要性的影响，但另
【参考文献】
本文编号：2851613
【学位单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：O157.5
【部分图文】：
- 1 -图 1.1 七桥问题用在计算机学科、运筹学、控制论、信息以研究的一个强有力的数学工具。在 20 世图理论，这为复杂网络的研究奠定了更深厚 等人对度分布进行了延伸而扩展到了“广段[4]。实世界的复杂网络即不是完全规则的也并复杂网络进行模型分析存在明显的缺陷且小世界网络[5]和无标度特性[6]的提出对这一各式各样的网络结构其实本质上具备统一
有和正在进行的分子遗传学实验中所获生物化学示例，获得科学研究关注的另一类网络类型为社是多个群体如公司之类的构成的。人或者组织构的某种关系来表达，如个体间的朋友关系以及公经验性研究方面有着最悠久的历史以及出色的表世界中，同时也直接或间接地借用了大量的数学究。社交网络起初的研究规模是比较小的，如经典，如图 1.2 所示。这个网络表示的是一所北美大关系图，构成整个网络的节点数仅有 34 个。相节点规模的网络，这样的规模显得过于微小。理同等的规模，如整个世界的总人口数就可以视为网络的数据鉴于驱动构成联系的范围而仅限制为网络社交平台的发展，社交网络的规模已到型社交网络结构及特性的研究则正处于一个初始
图 2.2 一个关于结构洞的实例[35]络中的结构洞特性给出了一种判定节点重要在所处社团中的地位以及与它所连接的其他t 这一学习排序算法，结合多种结构洞的度小型网络的实验中取得了相对理想的结果[36]标，该指标在 Twitter 用户所构成的网络中网络中 25%的信息扩散[37]。Yang 等人参照过程中将各节点在网络中的功能分为三种：了这三种不同的对象对信息传递的影响。其强大的影响力，结构桥接者掌控着社区之间着至关重要的作用[38]。研究节点重要性意味着在定义重要性的过程时需要对邻居所处的社区属性进行考察，个体和社区分别对节点重要性的影响，但另
【参考文献】
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本文编号：2851613
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