基于自然最近鄰居的社團(tuán)檢測算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、很多自然和社會中的復(fù)雜系統(tǒng),都可以按一定的方式描述成圖或者網(wǎng)絡(luò)。這些網(wǎng)絡(luò)具有復(fù)雜的內(nèi)部結(jié)構(gòu),因此稱為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。近些年來,隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在眾多領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)檢測與分析也越發(fā)受到人們的注意。社團(tuán)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)在于社團(tuán)中的節(jié)點(diǎn)處于一種高密度的集聚狀態(tài)而社團(tuán)之間的節(jié)點(diǎn)則處于一種低密度的連接狀態(tài),而社團(tuán)檢測最基本的作用是將個體進(jìn)行社團(tuán)分類,將個體分配到若干社團(tuán)中。該問題的深入研究有助于以一種分而治之的方式研究整個網(wǎng)絡(luò)的模塊、功能及其

2、演化,更準(zhǔn)確地理解復(fù)雜系統(tǒng)的組織原則、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與動力學(xué)特性。
  到目前為止,人們提出了許多算法來檢測復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。典型的社團(tuán)檢測算法大致可以分為傳統(tǒng)的分級聚類和圖形分割算法,比如Kemighan-Lin算法和譜平分算法,以及GN算法和Newman快速算法。這些算法都有各自的優(yōu)勢和不足,都有其特定的適用范圍,還需要進(jìn)一步改進(jìn)。如有的算法在計(jì)算效率方面,有的算法在算法思想方面仍值得改進(jìn)。但是,這些算法絕大多數(shù)都是將網(wǎng)絡(luò)檢測成

3、為若干個相互分離的社團(tuán),準(zhǔn)確度在一定程度上取決于初始條件的選擇,并且不能識別網(wǎng)絡(luò)中的一些重要節(jié)點(diǎn)。2011年Xu Xiaowei提出了一種基于結(jié)構(gòu)相似的社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測算法 SCAN。該算法的優(yōu)點(diǎn)是不僅可以對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社團(tuán)結(jié)構(gòu)的檢測,并且可以找出網(wǎng)絡(luò)中的特殊節(jié)點(diǎn)。但該算法的不足在于對參數(shù)的選擇非常敏感,難以保證檢測出的社團(tuán)的質(zhì)量。
  本文在SCAN算法的啟發(fā)下,借用結(jié)構(gòu)相似度的思想,利用自然最近鄰居算法無需參數(shù)的優(yōu)勢,提出了一種新的社

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