基于动力学行为的复杂网络社区检测研究

发布时间：2017-08-01 18:06

  本文关键词：基于动力学行为的复杂网络社区检测研究

  更多相关文章： 复杂网络 符号网络 社区检测 相似度 动力学分析

【摘要】：在网络研究中,对拓扑结构属性的定量描述、分析可以揭示网络的结构与动态功能之间的关系.社区结构是网络的一个重要属性,揭示网络社区结构对了解它的功能、预测它的行为有很重要的理论和实际意义.针对社区检测问题,本文从以下两个方面展开研究：(1)符号网络的社区检测问题：对有向加权符号网络定义相似度,并通过归一化相似度检测出相似度低的节点进行重构,建立符号网络模型,根据节点状态所呈现的动力学行为检测社区将此方法应用到合成网络、真实网络中验证我们方法的可行性,并通过与其它算法比较说明我们算法的优势.(2)正复杂网络社区检测问题：使用Kuramoto振荡模型可以揭示社区结构,不同于以往的社区检测和网络动态聚类算法,本文主要是改进Kuramoto耦合模型加入相似度实现网络社区检测.通过调节参数使节点按照所给出的基于动力学机制的网络模型演化,把网络分为不同的社区并通过真实网络检测算法的有效性.
【关键词】：复杂网络 符号网络 社区检测 相似度 动力学分析
【学位授予单位】：内蒙古工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O157.5
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 绪论7-12
• 1.1 复杂网络的研究背景7
• 1.2 复杂网络的基本概念7-9
• 1.2.1 复杂网络的图表示7-8
• 1.2.2 度与度的分布8
• 1.2.3 平均路径长度8-9
• 1.2.4 聚类系数9
• 1.3 复杂网络社区检测的几类典型方法9-11
• 1.3.1 基于优化的复杂网络聚类方法9-10
• 1.3.2 基于网络动力学的算法10
• 1.3.3 基于启发式聚类算法10-11
• 1.4 符号网络的研究现状11
• 1.5 本文的主要工作安排11-12
• 第二章 符号网络社区检测12-27
• 2.1 符号网络的模型12-13
• 2.2 算法介绍13-16
• 2.2.1 算法流程图14
• 2.2.2 实例分析14-16
• 2.3 仿真实验16-26
• 2.3.1 人工网络16-18
• 2.3.2 真实网络18-24
• 2.3.3 参数分析及结果比较24-26
• 2.4 小结26-27
• 第三章 基于网络动力学的正复杂网络社区检测27-33
• 3.1 研究基础27
• 3.2 网络模型27-28
• 3.3 算法介绍28-29
• 3.3.1 算法流程图28
• 3.3.2 算法说明28-29
• 3.4 实验仿真29-31
• 3.5 小结31-33
• 第四章 总结与展望33-35
• 4.1 本文总结33-34
• 4.2 展望34-35
• 参考文献35-39
• 致谢39-40
• 在校期间取得成果及奖励40

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本文编号：605496