基于节点影响力和相似度的社区发现算法

发布时间：2022-09-21 18:03

　　现实社会和自然界中的系统都可以抽象为复杂网络的形式,例如:人际关系网络、足球俱乐部网络、海豚网络等。在复杂网络中,节点表示系统中的个体,边表示个体与个体之间的关联情况。特别地,社区结构作为复杂网络的重要拓扑性质,近年来引起了国内外学者的广泛关注,大量社区发现算法被提出用于检测社区结构。目前,社区发现算法可分为两类:非重叠社区发现算法和重叠社区发现算法。其中,标签传播算法是最常用的社区发现算法之一:针对非重叠社区,标签传播算法具有操作步骤简单、时间复杂度低的优势,因此可以适用于大型的复杂网络。但是,其也具有稳健性差、容易出现“怪兽社区”和社区数量过多的缺陷;针对重叠社区,通过增加节点的标签数量,标签传播相关算法也可用于进行重叠社区的检测,但是其同样具有稳定性差的缺点。鉴于上述标签传播算法中存在的问题,本文提出了一种基于节点影响力和相似度的标签传播算法用于检测非重叠社区:首先筛选出种子节点,然后将种子节点扩张成种子区域,并继续进行标签传播,最后进行社区合并,得到最终的非重叠结构的划分结果;同时,本文也提出了一种基于节点影响力和相似度的面向重叠社区的标签传播算法用于检测重叠社区:首先,基于非... 

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究综述
        1.2.1 非重叠社区发现算法
        1.2.2 重叠社区发现算法
        1.2.3 文献评述
    1.3 本文研究内容
    1.4 研究思路
    1.5 本文结构
第2章 相关性质及概念
    2.1 网络的基本性质
        2.1.1 度与度分布
        2.1.2 簇系数
        2.1.3 社区结构
        2.1.4 边缘节点
    2.2 节点影响力和相似度
        2.2.1 节点相似度
        2.2.2 节点影响力
    2.3 基于标签传播的社区发现算法
    2.4 本章小结
第3章 基于节点影响力和相似度的标签传播算法
    3.1 基于LPA的算法存在的问题
    3.2 相关改进思路
    3.3 NIS-LPA算法
        3.3.1 网络的初始划分
        3.3.2 标签传播
        3.3.3 社区合并过程
        3.3.4 复杂度分析
    3.4 实验结果分析与讨论
        3.4.1 数据集
        3.4.2 评价指标
        3.4.3 实验结果与分析
    3.5 本章小结
第4章 面向重叠社区的改进NIS-LPA算法
    4.1 问题背景
    4.2 ONIS-LPA算法
        4.2.1 相关定义
        4.2.2 算法流程
        4.2.3 复杂度分析
    4.3 实验结果讨论
        4.3.1 数据集
        4.3.2 评价指标
        4.3.3 实验结果与分析
    4.4 本章小结
第5章 社区发现算法在腾讯微博网络中的应用
    5.1 初始数据的处理
    5.2 腾讯微博网络的描述
    5.3 应用
    5.4 本章小节
第6章 总结和展望
    6.1 总结
    6.2 创新点
    6.3 展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进的Jaccard相似系数矩阵的社团划分算法[J]. 张猛,李玲娟.  南京邮电大学学报(自然科学版). 2018(06)
[2]一种基于节点位置余弦相似度的机会网络转发算法[J]. 朱坤,刘林峰,吴家皋.  计算机科学. 2018(12)
[3]基于词向量的Jaccard相似度算法[J]. 田星,郑瑾,张祖平.  计算机科学. 2018(07)
[4]基于节点相似性的LFM社团发现算法[J]. 杨晓波,陈楚湘,王至婉.  复杂系统与复杂性科学. 2017(03)
[5]基于双语LDA的跨语言文本相似度计算方法研究[J]. 程蔚,线岩团,周兰江,余正涛,王红斌.  计算机工程与科学. 2017(05)
[6]一种基于节点重要度的社团划分算法[J]. 吴卫江,周静,李国和.  中南民族大学学报(自然科学版). 2016(01)
[7]一种面向大规模社会网络的社区发现算法[J]. 梁晋,梁吉业,赵兴旺.  南京大学学报(自然科学). 2016(01)
[8]基于广度优先搜索的局部社区发现算法[J]. 王豫中,范磊,李建华.  计算机工程. 2015(10)
[9]基于协同过滤的Web服务动态社区发现算法[J]. 吴钟,聂规划,陈冬林,章佩璐.  计算机应用. 2013(08)



本文编号：3680410