29588.基于邊聚類的復雜網(wǎng)絡重疊社團挖掘算法研究

1、基于邊聚類的復雜網(wǎng)絡重疊社團挖掘算法研究基于邊聚類的復雜網(wǎng)絡重疊社團挖掘算法研究專業(yè)名稱：計算機軟件與理論申請者姓名：呂曉軍導師姓名：陳衛(wèi)東摘要復雜網(wǎng)絡的社團結構挖掘是復雜網(wǎng)絡理論和應用領域的熱點問題。根據(jù)節(jié)點是否只屬于一個社團，社團結構可分為非重疊社團結構和重疊社團結構。人們普遍認為，重疊社團結構更符合真實的社團組織規(guī)律。目前社團結構的挖掘研究主要集中在非重疊社團上，形成了一套較為成熟的理論和方法；而對于重疊社團結構的挖掘研究才剛起步

2、，提出的一些方法還有待完善。本文圍繞基于邊聚類的重疊社團挖掘算法展開研究，提出了兩種不同聚合方式的算法。Ahn等最近提出一個基于邊聚類的重疊社團挖掘層次算法，它以劃分密度D作為優(yōu)化標準。該算法能有效應用在大規(guī)模高度重疊網(wǎng)絡中，但在小規(guī)模的非高度重疊的網(wǎng)絡中效果較差。針對這個特點，本文第三章提出了兩種改進策略。其一是直接在合并過程中求劃分密度D最優(yōu)的邊森林結構，然后用擴展模塊度QD繼續(xù)合并得到最終的重疊社團結構。其二是在Ahn等算法中完全

3、用擴展模塊度9取代劃分密度D作為優(yōu)化標準，得到一個QD最優(yōu)的重疊社團結構。在五個經(jīng)典基準網(wǎng)絡上的測試表明，基于這兩種改進策略在小規(guī)模非高度重疊的網(wǎng)絡中能挖掘出重疊社團結構。第四章基于邊聚類提出了一種以最大度的邊為中心的種子擴散重疊社團挖掘算法。該算法通過尋找社團和擴散初始社團兩個步驟來逐次產(chǎn)生社團結構中的每個社團，從而得到最終的社團結構劃分。實驗證明這種種子擴散算法能有效地挖掘出五種基準網(wǎng)絡中的重疊社團結構。關鍵詞：復雜網(wǎng)絡；非重疊社團