基于社交網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)劃分算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、社交網(wǎng)絡(luò)可以用來描述現(xiàn)實(shí)社會中的實(shí)際網(wǎng)絡(luò),它包括人與人之間的社會關(guān)系,物種之間的捕食關(guān)系,科學(xué)研究中的合作關(guān)系等。大量研究已經(jīng)表明在真實(shí)世界中各種不同的社交網(wǎng)絡(luò)具有許多共同的結(jié)構(gòu)特征,例如小世界性質(zhì)、無標(biāo)度性、社團(tuán)結(jié)構(gòu)等。而其中對于社團(tuán)結(jié)構(gòu)這一性質(zhì)的研究受到了來各種學(xué)科的研究者的廣泛關(guān)注,通過研究發(fā)現(xiàn)任一學(xué)科領(lǐng)域中各知識點(diǎn)、概念以及學(xué)科領(lǐng)域之間具有明顯的層次關(guān)系,同一概念中的知識點(diǎn)、同一學(xué)科的概念等聯(lián)系比較緊密,而與其它不同領(lǐng)域的知識聯(lián)

2、系比較稀疏。本文所研究的重點(diǎn)就是社團(tuán)結(jié)構(gòu),它的性質(zhì)可以幫助了解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與分析網(wǎng)絡(luò)特性,探測分析網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)對我們認(rèn)識和理解真實(shí)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)以及功能有著重要意義。目前,已經(jīng)有許多研究者投身到社團(tuán)結(jié)構(gòu)探測的研究當(dāng)中并提出了各種各樣的算法以便能夠快速而準(zhǔn)確的找到網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu),比較經(jīng)典的算法如 GN算法,譜平分法,Kernighan-Lin算法等。但是劃分社團(tuán)的算法時間復(fù)雜度和準(zhǔn)確性之間的矛盾仍然是大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)分析面臨的重要問題

3、。在本文中,系統(tǒng)分析了已研究出的社團(tuán)結(jié)構(gòu)劃分算法,比較了各幾種算法的優(yōu)缺點(diǎn),在此基礎(chǔ)上我們提出了兩種改進(jìn)的社團(tuán)劃分算法。
  本文主要做了以下幾方面的工作:
  (1)研究了社交網(wǎng)絡(luò)理論的基本知識,介紹了社交網(wǎng)絡(luò)一些表示方法和一些基本概念,以后尋找社團(tuán)劃分算法奠定了理論基礎(chǔ)。然后又介紹了幾種比較經(jīng)典的算法,并總結(jié)出了它們的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。
  (2)利用相鄰節(jié)點(diǎn)之間的距離差值構(gòu)造了一種新的社團(tuán)劃分算法—基于相鄰節(jié)點(diǎn)聚類的社

4、團(tuán)劃分算法。首先要找到每個社團(tuán)的初始聚類中心,以M個節(jié)點(diǎn)作為初始社團(tuán),計算與初節(jié)點(diǎn)距離最小的節(jié)點(diǎn)并入到相應(yīng)社團(tuán)中,以此類推直到網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)都聚類到社團(tuán)中,算法完成。把本文中的算法應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)實(shí)例上,通過檢測本算法具有很高的正確率。
  (3)通過計算節(jié)點(diǎn)之間的相似性系數(shù)判斷節(jié)點(diǎn)之間相似度,利用相似度大的節(jié)點(diǎn)在同一個社團(tuán)的可能性大,相似度小的節(jié)點(diǎn)可能處于不同的社團(tuán)來進(jìn)行層次聚類。層次聚類按節(jié)點(diǎn)之間的相似性進(jìn)行分組,采用自底向上的策

5、略首先將每個節(jié)點(diǎn)作為一個社團(tuán),然后合并這些原子社團(tuán)成為越來越大的社團(tuán),用模塊度 Q來判斷在算法何時停止。
  本文的創(chuàng)新點(diǎn):
  (1)相鄰節(jié)點(diǎn)聚類的社團(tuán)劃分算法定義了相鄰節(jié)點(diǎn)的距離差值,用這個參數(shù)定量的表示出了不同社團(tuán)節(jié)點(diǎn)之間的差異程度。
  (2)把網(wǎng)絡(luò)中的兩個節(jié)點(diǎn)的相似度,層次聚類算法和模塊度相結(jié)合構(gòu)造了一種算法,這個算法有了較高的準(zhǔn)確率。
  本論文提出的社團(tuán)劃分算法肯定還有許多不完善的地方,相關(guān)工作還有

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