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文檔簡介
1、復雜網(wǎng)絡是復雜系統(tǒng)的抽象表示,復雜網(wǎng)絡的研究對人們了解復雜系統(tǒng)起著良好的指導作用。社團結構是復雜網(wǎng)絡的拓撲結構特性之一,現(xiàn)實世界中的網(wǎng)絡普遍存在著社團結構。挖掘復雜網(wǎng)絡中潛藏的社團結構,有助于更加清晰地了解復雜網(wǎng)絡的性質(zhì)和功能,為信息推送、個性化服務等實際應用提供了理論依據(jù)。
本文首先簡要介紹了社團結構挖掘技術的一些相關理論知識,然后詳細闡述了社團結構挖掘的一些經(jīng)典算法,并對這些算法的優(yōu)缺點和應用范圍進行歸納總結。大部分算法存
2、在著不足:有的時間復雜度高,有的結果準確性低。如何設計一個快速合理的網(wǎng)絡挖掘算法仍是一個具有挑戰(zhàn)性的課題。
本論文主要工作有:
(1)在融合局部節(jié)點信息與全局模塊聚類思想的基礎上,提出一種基于節(jié)點相似性的社團挖掘的新方法,即BNS算法。首先給出新的節(jié)點相似性函數(shù),根據(jù)節(jié)點的相似性獲得最優(yōu)鄰居節(jié)點,合并節(jié)點形成小社團;然后借鑒CNM算法的思想,凝聚社團進行模塊度優(yōu)化,完成社團挖掘。使用基準網(wǎng)絡檢驗該算法,實驗結果證明算
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