基于相似度的复杂网络社团发现算法研究

发布时间：2017-06-26 04:18

  本文关键词：基于相似度的复杂网络社团发现算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：复杂网络作为生物系统、社会系统、交通网络、万维网等一系列复杂系统的抽象代表,其中的社团结构预示着网络中的节点聚合的趋势,所以社团结构是复杂网络的一个非常重要的属性。研究结果显示,社团的属性与整体网络的属性有很大不同,忽略对社团结构的研究很可能会错失掉很多有意义的属性。一般来说一款优秀的社团划分算法不仅需要满足较高的社团划分准确度,同时也需要满足较低的计算复杂度。在过去几年中,学者们就如何在复杂网络中划分社团提出了许多算法,但是大多都很难同时完美的达到以上两点。现今网络规模越发庞大,算法的速度越发受到人们的重视。鉴于传统模块度的局限性和计算复杂性,本文引入了相似度的概念,其计算简单并且有很好的扩展性。基于相似度,本文提出聚类算法、标签算法和多标签算法,前两种算法适用于非重叠社团结构网络,聚类算法是以相似度为基础的新模块度形式作为聚类依据,避免了传统模块度的限制;标签算法中使用基于相似度的标签选取办法,避免了传统算法中的随机选取而导致的算法不稳定问题。最后一种算法是标签算法的扩展,适用于发现网络中的重叠社团结构。将这三种算法应用于现实网络和计算机模拟网络中,并通过与其它算法比较得出本文算法都能较准确的挖掘社团结构,同时具有着较低的时间复杂度。
【关键词】：复杂网络 社团结构 重叠 模块度 相似度
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O157.5
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 研究背景和意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-10
• 1.3 论文创新和改进10-11
• 1.4 论文组织结构11-12
• 第二章 相关基础理论介绍12-24
• 2.1 复杂网络12-14
• 2.2 社团划分算法14-21
• 2.2.1 图分割算法14-15
• 2.2.2 层聚类算法15-16
• 2.2.3 划分聚类算法16-17
• 2.2.4 基于模块度的算法17-19
• 2.2.5 其他算法19-21
• 2.3 算法评价指标21-23
• 2.3.1 模块度21-22
• 2.3.2 标准化互信息量22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第三章 基于相似度的聚类社团发现算法24-42
• 3.1 引言24
• 3.2 基于相似度的模块度24-30
• 3.2.1 GN模块度的缺陷24-27
• 3.2.2 新模块度推导27-30
• 3.3 基于相似度的社团发现算法30-41
• 3.3.1 节点相似度和社团相似度31-32
• 3.3.2 算法描述32-33
• 3.3.3 算法可行性分析33-34
• 3.3.4 试验分析34-41
• 3.4 本章小结41-42
• 第四章 基于相似度的标签传播算法42-58
• 4.1 引言42
• 4.2 传统标签算法分析42-45
• 4.3 改进标签算法45-50
• 4.3.1 理论推导45-47
• 4.3.2 算法描述47-50
• 4.3.3 时间复杂度分析50
• 4.4 试验分析50-57
• 4.4.1 试验数据集50-52
• 4.4.2 评价指标52
• 4.4.3 试验结果和分析52-57
• 4.5 本章小结57-58
• 第五章 基于相似度的多标签重叠社团发现算法58-69
• 5.1 引言58
• 5.2 理论推导58-60
• 5.3 算法描述60-64
• 5.4 时间复杂度分析64-65
• 5.5 试验结果和分析65-68
• 5.6 本章小结68-69
• 第六章 总结与展望69-71
• 6.1 本文工作总结69
• 6.2 研究展望69-71
• 参考文献71-74
• 致谢74-75
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文75-77

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  本文关键词：基于相似度的复杂网络社团发现算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：484793