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文檔簡介
1、現(xiàn)實世界中存在著大量的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),例如朋友網(wǎng)絡(luò)、社會網(wǎng)絡(luò)、技術(shù)網(wǎng)絡(luò)、生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)中頁面之間相互鏈接而形成的網(wǎng)絡(luò)、論文合著網(wǎng)絡(luò)、文獻(xiàn)引用網(wǎng)絡(luò)等等。許多研究表明,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)除了擁有無標(biāo)度和小世界特性,還具有社區(qū)結(jié)構(gòu)特性。近年來,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)在學(xué)術(shù)界得到了深入的研究和探索,社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)算法的設(shè)計已成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的熱點。在現(xiàn)實生活中,社區(qū)間是有可能重疊的,如,在科研合作網(wǎng)絡(luò)中,一個學(xué)者可能同時在多個領(lǐng)域與人合作;在社會網(wǎng)絡(luò)中,一個興
2、趣廣泛的人可能參與多個不同的社區(qū)活動,這樣,就可能有某些節(jié)點同時屬于多個社區(qū),為多個社區(qū)所共享。揭示復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的重疊社區(qū)結(jié)構(gòu)可以幫助我們更好的理解網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),對重疊部分的研究有助于我們開啟新的思路去解決網(wǎng)絡(luò)擁塞、輿論的傳播、計算機(jī)病毒和流行病毒傳播等問題。
針對現(xiàn)有社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法大多假定社區(qū)是不重疊的問題,本文將模糊合作博弈應(yīng)用于重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn),設(shè)計了基于模糊合作博弈的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,通過隸屬函數(shù)來確定節(jié)點屬于社區(qū)的程度,通
3、過收益函數(shù)來確定節(jié)點加入社區(qū)后社區(qū)的收益,隸屬函數(shù)和收益函數(shù)共同決定節(jié)點是否加入社區(qū)。本文的主要工作包括:
(1)根據(jù)重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)中重疊節(jié)點所代表的實際意義,本文將模糊合作博弈應(yīng)用于重疊社區(qū)的發(fā)現(xiàn),給出了算法的思路,并且對隸屬函數(shù)和收益函數(shù)的計算給出了詳細(xì)的過程,網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點以一定的隸屬度屬于社區(qū),同時節(jié)點加入社區(qū)后社區(qū)會獲得相應(yīng)的收益,通過隸屬度和收益共同決定節(jié)點加入相應(yīng)的社區(qū)。
(2)設(shè)計了一種改進(jìn)的基于模糊合作
4、博弈的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,該算法以非重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的社區(qū)劃分結(jié)果作為初始的社區(qū),也就是社區(qū)結(jié)構(gòu)是已知的,通過計算社區(qū)的鄰接點的隸屬度以及鄰接點加入到社區(qū)后社區(qū)的收益,確定社區(qū)的重疊點,該算法的效率依賴于初始算法的選取,本文選取BGLL算法作為初始的算法,該算法是目前比較優(yōu)秀的非重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。該方法很大程度上提高了發(fā)現(xiàn)重疊社區(qū)的效率。
(3)對本文中所提出的兩種算法在三種真實數(shù)據(jù)集上進(jìn)行仿真實驗,并對其進(jìn)行性能評價與算法分析
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