微博網(wǎng)絡(luò)中的重疊社區(qū)發(fā)展算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡(jiǎn)介

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)通信技術(shù)的快速發(fā)展,越來越多的用戶開始使用社交系統(tǒng)進(jìn)行信息交換和共享,形成了越來越龐大的社交網(wǎng)絡(luò)。這種形成于物理網(wǎng)絡(luò)之上的邏輯網(wǎng)絡(luò)反映了人們的偏好和社會(huì)關(guān)系,如何發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)的特征和潛在價(jià)值已成為研究者們廣泛關(guān)注的問題。作為網(wǎng)絡(luò)(特別是社交網(wǎng)絡(luò))研究的內(nèi)容之一,社區(qū)發(fā)現(xiàn)對(duì)于研究網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)特征有著十分重要的意義。本文以微博網(wǎng)絡(luò)為對(duì)象,研究具有重疊結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò),并提出了一種重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。
  本研究主要內(nèi)容包括:

2、⑴研究了社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法的發(fā)展與現(xiàn)狀:從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的角度出發(fā),分析討論了傳統(tǒng)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)框架下的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的原理、特點(diǎn)和優(yōu)劣;分析歸納了微博網(wǎng)絡(luò)的特性,并總結(jié)了利用該類特性進(jìn)行傳統(tǒng)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法改進(jìn)的各類算法和方案;概括總結(jié)了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中利用遺傳算法進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)。⑵提出了一種基于遺傳算法的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法(Overlapping CommunityDetection based on GA for Weighting Weibo N

3、etwork, WOGA)。WOGA算法主要分兩大部分:微博網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)算法(Weibo Network WeightingMethod,WNWM);基于遺傳算法的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)(Overlapping CommunityDetection based on GA,OCDGA)。WNWM綜合考慮微博用戶間顯性關(guān)系、交互頻率、主題興趣相似度、用戶標(biāo)簽相似度等因素,建立了一個(gè)用戶關(guān)系強(qiáng)度評(píng)價(jià)模型,進(jìn)而對(duì)微博網(wǎng)絡(luò)中用戶間的連接邊進(jìn)行加權(quán)。OCDG

4、A通過改進(jìn)自適應(yīng)遷移策略的多種群遺傳算法原有的矩陣編碼方案,對(duì)個(gè)體進(jìn)行編碼;利用加權(quán)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)重疊模塊度函數(shù),用作個(gè)體適應(yīng)度函數(shù);建立了基于節(jié)點(diǎn)中心性原則和節(jié)點(diǎn)相似度原則的種群初始化方案;構(gòu)建了基于重疊社區(qū)和矩陣編碼方式的交叉和變異運(yùn)算,并設(shè)計(jì)了部分精英保留策略的選擇算法。此外,OCDGA還引入了自適應(yīng)種群遷移策略以保證算法執(zhí)行效率的同時(shí)提高其準(zhǔn)確度。⑶給出了基于MapReduce的WNWM算法和OCDGA算法的分布式實(shí)現(xiàn)方案。在OCDG

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