社交網絡中的社團檢測算法研究.pdf

1、隨著互聯網的快速發(fā)展，特別是web2.0的理念普及相關技術的日臻成熟，基于社交網絡的新型互聯網應用有了飛速的發(fā)展。這些應用使得社交網絡的節(jié)點數量規(guī)模越來越大，節(jié)點之間的聯系也越來越復雜。研究社交網絡中的社團結構，有助于掌握網絡的拓撲結構、揭示網絡的特性、了解網絡中各個部分的功能、發(fā)現隱藏在網絡中的規(guī)律和預測網絡的行為。現有的社團檢測算法在檢測速度和劃分的準確度上很難達到一種平衡，特別是在網絡規(guī)模越來越大的情況下，研究這一問題具有重要意義

2、。
　　本文提出了基于改進的Infomap社團檢測算法和基于擴散的層次化社團檢測算法。其中基于infomap改進的社團檢測算法在Infomap的基礎上提出了基于合并最小MDL所對應社團的改進算法，將MDL函數優(yōu)化為一個遍歷節(jié)點訪問頻率和離開概率的函數，提高了算法在進行社團檢測時的檢測速度?；跀U散的層次化社團檢測算法采用了擴散的、層次化的社團檢測方法，在局部核心結構的發(fā)現中，應用了網絡的樹形結構的特征，通過不斷調整邊權重閾值，得到