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复杂网络的社团结构挖掘及应用研究

发布时间:2020-07-13 13:04
【摘要】: 现实世界的许多系统都以网络形式存在,例如人际关系网、因特网等等。随着对网络性质的物理意义和数学特性的研究不断深入,研究者发现大多数真实网络具有一个共同性质,即社团结构。复杂网络社团结构挖掘对分析复杂网络的拓扑结构、认识复杂网络的功能、发现复杂网络的隐藏规律以及预测复杂网络的行为等方面具有非常重要的理论意义,而且具有广泛的应用前景,现在已被用于恐怖组织识别、组织结构管理等社会网络分析、新陈代谢网络分析等众多领域。 目前已经存在多种社团结构挖掘的算法,但普遍存在空间或者时间复杂度高等问题,而且只能处理仅包含“正关系”的一般复杂网络,符号网络(signed network)是指包含正、负两种关系的复杂网络,是对一般复杂网络描述能力的推广。本文探讨了基于贪婪算法的社团结构挖掘算法,其时间复杂度相对较小,算法扩展后适用于符号网络的社团结构挖掘,与GN算法的对比实验验证了算法的有效性和可行性。 随着复杂网络领域研究成果不断涌现,如何应用这些成果成为一个新的研究热点,本文对复杂网络理论应用做了探索性研究。 本文主要完成了以下工作: (1)实现GN算法,以Zachary网络作为数据集,对算法性能做了分析。 (2)针对GN算法的不足,探讨了基于贪婪算法的社团结构挖掘算法,与GN算法的对比试验验证了算法的性能。 (3)扩展基于贪婪算法的社团结构挖掘算法,解决符号网络中的社团结构挖掘问题。 (4)建立电力调度网物理模型及对应的邻接矩阵,应用本文探讨的基于贪婪算法的社团结构挖掘算法进行挖掘,得到电力调度网分级调度子网拓扑。 (5)以小世界网络理论为依据,对三相整流电路进行网络拓扑分析,构建各种短路和开路等情况下的小世界网络模型,计算特征参数,并归纳总结其网络特征和特性,探究其规律,为进一步研究小世界网络理论在电力电子系统的故障诊断应用奠定了基础。
【学位授予单位】:广西师范学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:N941.4
【图文】:

社团,结构示意图,拓扑属性


的网络都是由多个社团结构组成的,一般情况下社接很紧密,但是不同社团结构节点之间的连接相对这种拓扑属性广泛存在,我们称之为社团结构[3]。含三个社团结构,分别对应图中三个椭圆部分。

社会网络,空手道,算法流程图,数据集


Zachary研究的空手道俱乐部内部成员的关系网络

算法划分,层次聚类,社团,水平线


在层次聚类树上任意一个位置划一条水平线,就得到了对应的社团结构划分,我们在划分为两个社团结构的位置划了一条水平线,得到了该网络的最好划分,其最终结果如图 3-4 所示。从图中我们可以看到,只有节点 3 的划分出现了错误,其余节点的划分全部正确,验证了 GN 算法的有效性。

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本文编号:2753506

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