复杂网络社团演化追踪算法研究

发布时间：2022-11-05 12:17

　　随着信息时代的发展,大量的数据时时刻刻都在产生,我们面临着爆炸式的数据增长。如何有效地利用和挖掘这些数据隐含的信息是当前的研究人员关注的问题。复杂网络作为一门基础学科,出现在数据挖掘领域,用以解决复杂系统的各种问题。社团结构作为真实复杂网络中存在的重要特性,能够反映复杂网络的组织结构,帮助我们更深入的理解复杂网络以及挖掘网络内部隐含信息。复杂网络的社团结构理论也被应用在其他其他领域解决一些实际问题,例如社交网络的异常行为检测、基于社交关系的推荐系统等等。因此,针对复杂网络的社团结构挖掘与演化追踪也成为当前数据挖掘领域的热点研究问题。由于复杂网络的结构往往是随时间变化而改变的,因此其社团结构也不是一成不变的,存在着动态演化性。另外,由于关系的复杂性一个节点往往承担着多重角色,因此社团结构也不是相互独立的而是互相重叠的。针对复杂网络会随时间动态变化的特点以及社团结构存在重叠的现象,本文提出了两个动态网络的社团演化框架,分别是动态网络的非重叠社团演化框架和动态网络的重叠社团演化框架。本文的创新性成果如下:1)提出了一种动态网络非重叠社团的演化追踪框架。该框架包括两个算法:一个1)提出了一种动... 

【文章页数】：95 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 静态网络社团划分
        1.2.2 动态网络社团划分
        1.2.3 重叠社团划分
    1.3 论文的研究内容和创新点
    1.4 本文结构安排
第二章 相关理论与研究现状
    2.1 复杂网络相关性质
    2.2 社团基本理论概念
    2.3 社团划分结果评价方法
    2.4 静态网络的社团检测算法
        2.4.1 基于优化的社团划分算法
        2.4.2 基于启发式的社团划分算法
    2.5 动态网络的社团检测算法
        2.5.1 基于独立聚类的动态网络社团划分算法
        2.5.2 基于增量聚类的动态网络社团划分算法
        2.5.3 基于演化聚类的社团检测算法
    2.6 重叠社团划分算法
        2.6.1 基于派系过滤的重叠社团划分算法
        2.6.2 基于局部扩展的重叠社团划分算法
        2.6.3 基于边划分的重叠社团划分算法
    2.7 本章小结
第三章 动态网络非重叠社团演化追踪框架设计
    3.1 引言
    3.2 算法框架理论描述
    3.3 静态网络非重叠社团划分算法设计
        3.3.1 算法描述
        3.3.2 算法步骤
            3.3.2.1 获取核心子图
            3.3.2.2 计算核心子图社团结构
            3.3.2.3 获得全局社团结构
    3.4 非重叠社团演化追踪算法设计
        3.4.1 算法描述
        3.4.2 算法步骤
    3.5 算法实验验证
        3.5.1 实验环境
        3.5.2 实验数据集
        3.5.3 评价指标
        3.5.4 实验结果分析
            3.5.4.1 静态网络社团划分算法实验
            3.5.4.2 动态网络社团划分算法实验
    3.6 本章小结
第四章 动态网络重叠社团演化追踪框架设计
    4.1 引言
    4.2 算法框架理论描述
    4.3 静态网络重叠社团划分算法设计
        4.3.1 算法描述
        4.3.2 算法步骤
            4.3.2.1 构建核心边链接子图
            4.3.2.2 核心链接图的边聚类
            4.3.2.3 边聚类扩展算法
            4.3.2.4 获取重叠社团
    4.4 重叠社团演化追踪算法设计
        4.4.1 算法描述
        4.4.2 算法步骤
    4.5 算法实验验证
        4.5.1 实验环境
        4.5.2 数据集
        4.5.3 评价指标
        4.5.4 实验结果分析
            4.5.4.1 参数分析
            4.5.4.2 静态网络重叠社团划分算法实验
            4.5.4.3 动态网络重叠社团划分算法实验
    4.6 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间的研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]复杂网络重叠社团挖掘算法[J]. 吕晓军.  计算机与现代化. 2013(08)
[2]动态网络桥系数增量聚类算法[J]. 王玙,高琳.  西安电子科技大学学报. 2013(01)



本文编号：3702588