復雜網絡聚類方法與局部搜索策略研究.pdf

1、復雜網絡的搜搜索策略主要有局部搜索策略和全局搜索策略。復雜網絡的全局搜索策略在搜索目標節(jié)點過程中需要知道整個網絡的信息，而復雜網絡局部搜索策略只需要知道局部網絡的信息就能找到目標節(jié)點。因為在復雜網絡這樣的大型網絡中單個節(jié)點不能搜尋到整個網絡的信息，所以，目前復雜網絡搜索策略主要集中在局部搜索策略上面，對局部搜索策略的研究也是當前搜索課題的重中之重。另外，對基于優(yōu)化的復雜網絡聚類算法的綜述性研究在生物學、計算機科學和社會學等多個領域都具有

2、很重要的意義。因此，本文的研究工作如下：
　　首先，對經典和最新的基于優(yōu)化的聚類方法進行了對比分析，綜述了近年來最新的比較有代表性的基于優(yōu)化的復雜網絡聚類算法，從算法思想、關鍵技術等方面進行分析概括。最后展望了該領域的未來研究方向。
　　其次，基于BA無標度網絡，在此網絡上根據聚類系數和度量距離這兩個重要的參數，將最小聚類系數搜索策略和最短路徑搜索策略結合起來，設計出最小聚類系數最短距離搜索策略。并通過仿真實驗將此策略和最小

3、聚類系數搜索策略、貪婪算法及隨機游走搜索策略三種搜索策略進行對比分析。最終結論證明了在BA無標度網絡上最小聚類系數最短距離搜索策略能取得較好的搜索效果。
　　最后，基于BBV網絡，對隨機游走策略、最大度搜索和局部介數等局部搜索策略進行對比研究的基礎上，結合了搜索信息最小及局部中心節(jié)點的思想，提出一種結合節(jié)點聚類系數和邊權值大小的搜索策略，即最小聚類系數最小距離搜索策略。理論分析和仿真實驗表明：在搜索代價、搜索時間及搜索覆蓋率等方面