基于結(jié)構(gòu)的有效社區(qū)劃分算法研究.pdf

1、隨著科學(xué)的發(fā)展，人們對復(fù)雜性科學(xué)的關(guān)注越來越大，復(fù)雜性網(wǎng)絡(luò)的研究也成為了熱點。社會網(wǎng)絡(luò)指的是網(wǎng)絡(luò)中的成員通過一定的聯(lián)系和互動而形成的一種體系，這種體系較穩(wěn)定且有一定的規(guī)律性。其中，聯(lián)系比較緊密的社會團體被稱為社區(qū)。目前科學(xué)家對社區(qū)的定義一直沒被廣泛認可。一般來說，社區(qū)內(nèi)的成員在某方面擁有相同的特性，從而聯(lián)系比較緊密;社區(qū)內(nèi)部的個體容易受到同一社區(qū)其他人的影響。有效的社區(qū)挖掘技術(shù)能夠發(fā)現(xiàn)真實的社區(qū)結(jié)構(gòu)并可以展現(xiàn)出來，這對大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分

2、析和應(yīng)用具有重要的應(yīng)用價值和現(xiàn)實意義。目前適用于大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)劃分算法，很難在時間消耗和劃分效果中達到讓人滿意的結(jié)果。
　　針對這些問題，本文在算法中引入節(jié)點的結(jié)構(gòu)信息和適應(yīng)度的概念，將結(jié)構(gòu)相似性較強的節(jié)點快速加入同一個社區(qū)，通過不斷提高適應(yīng)度的值，來達到劃分效果。這樣可以使得算法在時間上消耗較低，而且這種算法得到的社區(qū)模塊度值很高，能夠有一個較滿意的結(jié)果。此外，本文利用結(jié)構(gòu)相似性信息對蟻群模型進行優(yōu)化，通過計算節(jié)點的結(jié)構(gòu)相