符号网络局部社区发现算法的研究

发布时间：2017-07-14 13:17

  本文关键词：符号网络局部社区发现算法的研究

  更多相关文章： 符号网络 局部社区发现 识别精度 稳定性

【摘要】：随着互联网的迅猛发展,各种网络应用平台逐步渗入到人们的学习和生活中。符号网络作为复杂网络系统的一个分支,其生成的数据规模越来越大,如何快速而有效地从中挖掘出有价值的信息变得尤为重要。社区发现是复杂网络领域研究的基础,个性化推荐、特征用户分析等研究及应用都依赖于社区发现。符号网络局部社区发现亟待解决的问题是如何提高社区识别的精度以及社区发现算法的稳定性,本文在分析了局部社区发现研究现状基础上,根据存在的问题进行如下研究:首先,针对分两阶段处理算法中因为部分负边信息被忽略导致的社区识别精度不高的问题,引入节点贡献度和干扰度的概念,结合节点链接符号和链接密度,综合考虑节点在参与社区形成时在社区中的参与程度,调整节点的访问顺序,提出了基于两阶段融合的社区发现算法TFA。其次,针对算法因随机选取初始节点而引起算法稳定性不高的问题,结合节点及其邻居的属性信息和符号网络结构平衡理论,利用节点影响力和集聚系数,提出了新的初始节点选取策略;在此基础上,引入节点相似性思想,综合考虑符号网络中节点之间的作用关系,提出了基于节点相似性的算法NSA。最后,通过对比实验对TFA算法进行了验证,实验测试说明该算法在社区识别精度和运行时间上都表现出很好的性能,尤其是处理规模较大的网络时优势更为明显。本文还通过实验证明了NSA算法的准确性。
【关键词】：符号网络 局部社区发现 识别精度 稳定性
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O157.5;TP301.6
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 课题背景及研究意义9-10
• 1.2 研究现状10-13
• 1.2.1 传统网络局部社区发现10-12
• 1.2.2 符号网络局部社区发现12-13
• 1.3 研究内容13-14
• 1.4 论文结构14-15
• 第2章 基础知识概述15-25
• 2.1 引言15
• 2.2 符号网络的定义及存储15-17
• 2.3 社区及社区发现简介17-18
• 2.4 广度优先搜索18-19
• 2.5 结构平衡理论19-20
• 2.6 节点相似性度量分类20
• 2.7 评价指标20-21
• 2.8 相关算法简介21-24
• 2.8.1 基于两阶段处理的局部社区发现21-23
• 2.8.2 基于用户相似性的局部社区发现23-24
• 2.9 本章小结24-25
• 第3章 基于两阶段融合的局部社区发现算法25-36
• 3.1 引言25
• 3.2 CRA算法划分过程及存在的问题25-28
• 3.2.1 划分过程25-27
• 3.2.2 存在的问题27-28
• 3.3 符号说明及相关定义28-31
• 3.4 TFA算法思想31
• 3.5 节点处理过程31-34
• 3.5.1 带负边节点的处理31-33
• 3.5.2 全正边节点的处理33-34
• 3.6 TFA算法描述34-35
• 3.7 算法的可行性35
• 3.8 本章小结35-36
• 第4章 基于节点相似度的局部社区发现算法36-45
• 4.1 引言36
• 4.2 基本定义36-38
• 4.3 NSA算法思想38
• 4.4 初始节点的选取过程38-41
• 4.4.1 节点中心影响力分析38-40
• 4.4.2 节点选取分析40-41
• 4.5 社区的形成过程41-43
• 4.6 NSA算法描述43-44
• 4.7 本章小结44-45
• 第5章 实验及结果分析45-54
• 5.1 引言45
• 5.2 实验环境45
• 5.3 数据格式45-46
• 5.4 基于两阶段融合算法的实验46-49
• 5.4.1 算法准确率46-47
• 5.4.2 算法时效性47-49
• 5.5 基于节点相似度算法的实验49-53
• 5.5.1 实验数据集49-50
• 5.5.2 实验设置及结果分析50-53
• 5.6 本章小结53-54
• 结论54-55
• 参考文献55-59
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果59-60
• 致谢60

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本文编号：541242