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1、隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,研究者逐漸發(fā)現(xiàn)在許多現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)中,如生物網(wǎng)絡(luò)、通信網(wǎng)絡(luò),都存在社團(tuán)結(jié)構(gòu)。如何準(zhǔn)確高效地檢測(cè)出隱含在網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)已成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。社團(tuán)發(fā)現(xiàn)是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析面臨的共同挑戰(zhàn),目前已經(jīng)探索出一些相應(yīng)的算法,如譜聚類、基于邊介數(shù)的方法、模糊聚類方法等等,同時(shí)也涌現(xiàn)出多種衡量社團(tuán)的標(biāo)準(zhǔn),如模塊性函數(shù)Q、模塊性密度函數(shù)D等。
目前,所有的社團(tuán)檢測(cè)算法只關(guān)注于網(wǎng)絡(luò)劃分問(wèn)題,忽略了對(duì)社團(tuán)健壯性的研究。實(shí)際上,某些應(yīng)用
2、中只需要關(guān)注具有健壯性的模塊結(jié)構(gòu),而非網(wǎng)絡(luò)劃分。
為了解決該問(wèn)題,本文提出兩種算法用于發(fā)現(xiàn)一種具有重要意義的社團(tuán)結(jié)構(gòu),即健壯社團(tuán)?;谪惾~斯網(wǎng)絡(luò)的健壯社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法是從健壯社團(tuán)比普通社團(tuán)的內(nèi)部聯(lián)系更為緊密的角度來(lái)設(shè)計(jì)算法,通過(guò)對(duì)每個(gè)普通社團(tuán)分別構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò),并根據(jù)條件概率表和證據(jù)信息進(jìn)行推理,得到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)結(jié)點(diǎn)隸屬于健壯社團(tuán)的后驗(yàn)概率以提取健壯社團(tuán);基于矩陣擾動(dòng)理論的算法從健壯社團(tuán)對(duì)于較小的網(wǎng)絡(luò)擾動(dòng)所表現(xiàn)出的穩(wěn)定性設(shè)計(jì)算
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