復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的聚類算法研究.pdf

1、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究已經(jīng)成為當(dāng)今科學(xué)界毫無疑問的焦點(diǎn),其在各個(gè)領(lǐng)域無處不在,如人際關(guān)系網(wǎng)、萬維網(wǎng)、全球交通網(wǎng)、新陳代謝網(wǎng)等等。人們通過大量的研究表明,發(fā)現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)除了有小世界性、無標(biāo)度性等之外,社團(tuán)結(jié)構(gòu)也是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重要特征。社團(tuán)是一組彼此相似并與網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)存在差異的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的集合,社團(tuán)內(nèi)部之間的節(jié)點(diǎn)連接關(guān)系較為密切,而社團(tuán)本身之間的節(jié)點(diǎn)聯(lián)系就較為稀少。挖掘復(fù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)有助于深入分析復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和性質(zhì)、探索復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的功能、挖

2、掘復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的隱藏信息以及預(yù)測復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)自身的作為。所以挖掘復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)對人們探索科學(xué)奧秘具有重大的指導(dǎo)意義并且已成為近幾年來人們研究的熱潮。
　　通過人們對挖掘社團(tuán)結(jié)構(gòu)不斷地深入探究,科學(xué)界已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了很多劃分社團(tuán)結(jié)構(gòu)的算法,其中聚類方法是當(dāng)今飛速發(fā)展的數(shù)據(jù)挖掘和探查性分析中的一個(gè)極為重要的技術(shù),在信息檢索、氣候、心理學(xué)和醫(yī)學(xué)、生物學(xué)和市場學(xué)等眾多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。本文對原有的信號傳遞算法進(jìn)行改進(jìn)結(jié)合聚類方法,應(yīng)用到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

3、中社團(tuán)結(jié)構(gòu)的研究,經(jīng)實(shí)例驗(yàn)證該算法具有很高的準(zhǔn)確度。
　　本文主要做了以下幾個(gè)工作:
　　(1)首先在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上傳遞信號,獲取各個(gè)節(jié)點(diǎn)所對應(yīng)的影響向量,把網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的拓?fù)湫再|(zhì)轉(zhuǎn)化為空間上向量的幾何關(guān)系,之后結(jié)合聚類性質(zhì)劃分社團(tuán)。為獲取更加合理的空間向量,本文基于泛洪算法思想使所有節(jié)點(diǎn)都獲取信息,提出確定最佳傳遞次數(shù)的方法,有針對性地縮小搜索空間,從而加快算法收斂速度,有效地增強(qiáng)算法的尋優(yōu)能力。
　　(2)由于選取不同的相