基于中心社区的重叠社区发现算法研究

发布时间：2017-07-02 04:06

  本文关键词：基于中心社区的重叠社区发现算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：现今人们都生活在充满着各种各样的复杂网络环境中,社区结构是复杂网络的基本拓扑特性之一。社区结构的特点是社区内节点相互连接紧密,社区间节点连接稀疏。社区发现算法用于发现网络中的簇,其中分为重叠社区算法和非重叠社区算法。大量的社区发现算法只集中于寻找不相交的社区,但在现实的网络世界中,重叠往往是社会结构的重要形式。复杂网络中的社区特别是重叠社区在舆情控制、信息传播与推荐、商业营销等领域中具有重要作用。在对重叠社区发现算法进行深入研究与分析的过程中,发现这些算法有的准确度不高,有的不能很好的发现重叠结构,有的只适用于稠密网络,对稀疏网络表现很差,这些都使算法应用有局限。为了克服以上问题,提出一种基于中心社区的重叠社区发现算法,该算法不仅对网络的结构适应性强,而且准确度高,更能有效的发现社区的重叠部分。本文的主要工作包括:1)从网络图中的中心节点寻找中心社区。2)根据节点与社区的关联度,将满足阈值条件的节点划分到中心社区构成初始社区。3)根据初始社区间的关联度,将满足社区合并条件的初始社区合并。4)根据社区间的重叠度,将符合阈值条件的社区合并。在给定的模块度和准确度评价标准下,通过实验证实了此算法的合理性和有效性。
【关键词】：复杂网络 重叠社区发现 中心社区 社区合并 模块度
【学位授予单位】：安徽工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O157.5;TP301.6
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 本文研究背景及其意义9-11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.3 本文研究内容12-13
• 1.4 本文组织内容13-14
• 第二章 社区发现算法研究相关知识14-27
• 2.1 复杂网络与社区发现14-19
• 2.1.1 复杂网络14-15
• 2.1.2 社区发现15-17
• 2.1.3 社区发现相关指标17-19
• 2.2 非重叠社区发现算法概述19-23
• 2.2.1 模块度优化方法20-21
• 2.2.2 谱分析法21-22
• 2.2.3 基于动力学的方法22-23
• 2.3 重叠社区发现算法概述23-25
• 2.3.1 团渗透法23-24
• 2.3.2 分裂式方法24
• 2.3.3 种子扩散方法24-25
• 2.4 本章小结25-27
• 第三章 中心社区的研究27-34
• 3.1 中心社区相关知识27-28
• 3.2 中心社区发现28-29
• 3.3 中心社区边缘节点29-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第四章 基于中心社区的重叠社区发现算法34-47
• 4.1 初始社区形成34-38
• 4.2 初始社区合并38-42
• 4.3 算法总述42-46
• 4.4 算法复杂度分析46
• 4.5 本章小结46-47
• 第五章 基于中心社区的重叠社区发现算法验证与分析47-62
• 5.1 实验分析过程47
• 5.2 算法评价标准47-48
• 5.3 Zachary空手道俱乐部成员关系网络分析48-50
• 5.4 Dolphins海豚关系网络分析50-53
• 5.5 Football Team关系网络分析53-58
• 5.6 与其他算法对比58-60
• 5.7 算法的参数取值问题分析60-61
• 5.8 本章小结61-62
• 第六章 总结与展望62-64
• 6.1 本文总结62
• 6.2 工作展望62-64
• 参考文献64-68
• 在学研究成果68-69
• 致谢69

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