改进的多标签传播算法在重叠社团挖掘中的研究

发布时间：2021-11-05 20:00

　　社团结构作为复杂网络的一个重要属性成为复杂网络的重点研究方向,社团结构的挖掘对于深入理解网络的结构及特征有着重要意义,因此准确快速地挖掘出复杂网络中的社团结构是目前复杂网络研究的重中之重。虽然学者们相继提出许多社团挖掘算法,但是这些算法仅能得到非重叠的社团结构。在真实世界的复杂网络中往往存在着重叠的社团结构,这样非重叠的社团挖掘算法不能准确获取重叠的社团结构,因此对重叠社团的挖掘算法需要进一步研究。多标签传播算法（Community Overlap Propagation Algorithm,COPRA）是在标签传播算法的基础上提出的一种可以用于挖掘重叠社团结构的算法,它继承了标签传播算法的简单、高效的优点,但也延续了标签传播算法的随机性强、鲁棒性差等缺点,针对这些问题,本文提出了一种改进的多标签传播重叠社团挖掘算法,主要工作如下:1.对复杂网络的相关理论和现有的非重叠和重叠社团挖掘算法进行了研究。简述了复杂网络的基本理论知识,介绍了非重叠和重叠社团挖掘算法的研究现状,重点分析了几种非重叠和重叠社团挖掘算法的基本思想和实现步骤,并指出其各自的优缺点。2.针对COPRA算法中采用随机更新... 

【文章来源】：西安理工大学陕西省

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

WS小世界模型随机重连过程

西安理工大学工程硕士专业学位论文p=0 p=0.2 p=0.5 p=1图 2-4 WS 小世界模型随机重连过程Fig.2-4 Random rewiring procedure of WS small-world modelBarrat 和 Newman 等人对小世界网络具有的拓扑性质进行了详细分析【48, 49】除此之外 Newman 和 Watts 提出了另一种小世界网络模型称为 NW 小世界模型【50图 2-5 所示含有 10 个节点的 NW 小世界网络随机演化模型。具体构造算法如下：(1) 生成一个含有 N 个节点的最近邻耦合网络。(2)以概率 p 随机在网络中选取一对节点之间加上一条边，并且规定加边的过程中重边和自环。

图 4-1 俱乐部网络的原始社团划分图Fig.4-1The original community structure of Karate network图 4-2 本文算法得出实验结果Fig.4-2 The experimental results by the algorithm2 本文算法用于 Zachary 俱乐部网络得到的社团及社团包ult communities and nodes included using the algorithm in K所含节点1，2，4，8，10，12，13，14，18，20，225，6，7，11，1725，26，29，329，15，16，19，21，23，24，27，28，30，31，33，3

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3478420