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1、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可以揭示復(fù)雜真實(shí)系統(tǒng)的許多相關(guān)特征,如結(jié)構(gòu)、功能及二者的相互作用,近年來(lái)吸引了來(lái)自物理、生物、社會(huì)和工程等領(lǐng)域研究人員的廣泛關(guān)注,然而當(dāng)前大多數(shù)研究卻很少?gòu)奈锢韺W(xué)的角度來(lái)建模進(jìn)而提出問(wèn)題的解決方法。本文將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)看作是空間的一個(gè)質(zhì)點(diǎn),每個(gè)節(jié)點(diǎn)均對(duì)其它節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生某種“作用力”,通過(guò)研究由該網(wǎng)絡(luò)的組成元素所形成的虛擬引力場(chǎng),進(jìn)而從另一種角度解決當(dāng)前復(fù)雜網(wǎng)路研究的一些重要課題。
本文首先從物理力學(xué)角度出發(fā),通過(guò)賦予網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)
2、一些物理屬性如質(zhì)量、距離等進(jìn)而將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)看作是虛擬空間中的力學(xué)系統(tǒng),經(jīng)一系列理論和方法計(jì)算網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的虛擬引力及由引力導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部關(guān)系的變化,從而對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)抽象圖表示的引力場(chǎng)進(jìn)行建模。網(wǎng)絡(luò)的引力場(chǎng)體現(xiàn)了數(shù)據(jù)間的自然吸引屬性,可以經(jīng)過(guò)相關(guān)參數(shù)的選擇滿足處理不同網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘及其它領(lǐng)域問(wèn)題的需要。
其次,針對(duì)現(xiàn)有解決網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)挖掘問(wèn)題的方法大多基于優(yōu)選法或試探法導(dǎo)致的收斂速度較慢且劃分準(zhǔn)確率不理想的缺陷,我們根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)引力場(chǎng)中的
3、虛擬引力定義和分析了基于該模型的社團(tuán)結(jié)構(gòu)概念以及內(nèi)在特性,并基于此概念提出了一個(gè)用來(lái)分析和挖掘網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)的迭代方法NC-DF(Network Communitiesin Data Field)。該方法充分利用節(jié)點(diǎn)引力所表現(xiàn)的抱團(tuán)特性,能夠完全自適應(yīng)地執(zhí)行,無(wú)須預(yù)先設(shè)置參數(shù)。和常用的幾種社團(tuán)檢測(cè)方法相比,NC-DF算法在迭代過(guò)程中能夠快速收斂使社團(tuán)劃分結(jié)果達(dá)到穩(wěn)定,并且在仿真網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上均有較好的表現(xiàn)。
最后,針對(duì)現(xiàn)有鏈接預(yù)測(cè)
4、方法大部分都只是基于節(jié)點(diǎn)的共同鄰居的個(gè)體信息來(lái)考慮相似性,對(duì)共同鄰居節(jié)點(diǎn)間相互作用考慮不足這一缺陷,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的引力場(chǎng)模型中任一對(duì)節(jié)點(diǎn)間存在的吸引力提出了一種新的相似性計(jì)算方法—共同鄰居團(tuán)的吸引密度AD(Attractive Density)。該方法充分利用了網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)信息,使用共同鄰居團(tuán)內(nèi)的吸引密度來(lái)衡量每對(duì)節(jié)點(diǎn)的相似性大小,既考慮到單個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的作用,又充分利用了共同鄰居節(jié)點(diǎn)間的相互作用關(guān)系。AD方法在保證時(shí)間效率的情況下具有更好的預(yù)
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