2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,一般網(wǎng)絡(luò),如社交網(wǎng)絡(luò)、移動互聯(lián)網(wǎng)、萬維網(wǎng),所包含的節(jié)點數(shù)不是十萬而是百萬,因此有必要運用復雜網(wǎng)絡(luò)的知識從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中獲取綜合信息。復雜網(wǎng)絡(luò)社團挖掘研究的重要性就在于,它能夠幫助我們發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中未知的功能模塊,比如信息網(wǎng)絡(luò)中的話題或者社交網(wǎng)絡(luò)中的在線群落。這意味著需要將網(wǎng)絡(luò)劃分成社團內(nèi)連邊緊密而社團間連邊稀疏的群落。考慮到隸屬于同一社團的節(jié)點具有較高的相似性,通過計算節(jié)點的相似性,可將社團挖掘的問題轉(zhuǎn)化為聚類問題。傳統(tǒng)社

2、團挖掘研究的方向主要集中在新算法的提出和算法的改進上,沒有考慮到網(wǎng)絡(luò)特征對于挖掘算法的影響。因此,本文在國內(nèi)外研究成果的基礎(chǔ)上,以考察網(wǎng)絡(luò)社團結(jié)構(gòu)強度參數(shù)對于基于節(jié)點相似度的社團挖掘算法的影響為目的,展開了兩階段研究:第一階段是分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)對節(jié)點相似度度量方法的影響;第二階段是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)對聚類算法的影響,并且在此階段做了理論分析和實際分析兩個方面工作。主要工作如下:
  1、深入分析了各種節(jié)點相似度度量指標的構(gòu)造方法,并將它

3、們劃分為三類:基于半結(jié)構(gòu)信息定義、基于結(jié)構(gòu)信息定義、采用動力學方法定義。根據(jù)相似度指標各自的特點,從中選擇了具有代表性的指標進行考察。通過比較分析每一種指標在不同模塊度的實際網(wǎng)絡(luò)上計算得到的相似度矩陣的值大小和值分布,得到結(jié)構(gòu)參數(shù)對指標的影響。實驗最后給出不同場景相似度度量指標的選擇。
  2、理論研究方面,從模擬網(wǎng)絡(luò)的建模入手,選擇結(jié)構(gòu)強度可調(diào)的BA無標度網(wǎng)絡(luò)增長模型,采用模塊度優(yōu)化的社團檢測方式對生成的模擬網(wǎng)絡(luò)進行模塊度和社團

4、個數(shù)的分析。實驗采用精確度和召回率作為評價指標。結(jié)果發(fā)現(xiàn),基于同步聚類的社團挖掘算法普遍比基于AP聚類算法更加易受到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)的影響。而且,在同步聚類方法上采用基于隨機游走的相似度指標計算節(jié)點間相似性的方式最不易受到影響,其次是采用基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息的相似度指標,而最易受到影響的是基于半結(jié)構(gòu)信息的相似度指標。
  3、實際研究方面,考慮到模擬網(wǎng)絡(luò)不能囊括所有實際網(wǎng)絡(luò)的特性,在真實數(shù)據(jù)集上進行研究。選擇了模塊度具有差異的三組實際網(wǎng)絡(luò)

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