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文檔簡介
1、現(xiàn)實(shí)世界中眾多的復(fù)雜系統(tǒng)都可以抽象的表示為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),而社區(qū)結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)最顯著的結(jié)構(gòu)特征。從某種程度而言,整個網(wǎng)絡(luò)的功能往往取決于社區(qū)間的相互作用。通過跟蹤社區(qū)結(jié)構(gòu),可以在中觀層面上探索網(wǎng)絡(luò)的變化,并研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與主題的關(guān)系。與此同時,社區(qū)的演化對網(wǎng)絡(luò)的動力學(xué)特征也產(chǎn)生著重要影響。因此,社區(qū)跟蹤的研究不僅僅具有重要的理論意義,而且具有重要的實(shí)際應(yīng)用價值,近年來吸引了計算機(jī)、社會學(xué)、數(shù)學(xué)等多學(xué)科研究人員的廣泛關(guān)注,并正在成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)學(xué)科的
2、一個研究熱點(diǎn)。論文對已有社區(qū)跟蹤方法進(jìn)行了深入分析,針對這些方法中存在的問題與不足,在時域網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)活動特性研究的基礎(chǔ)上,提出了基于活躍節(jié)點(diǎn)的社區(qū)跟蹤算法,并分析了DBLP網(wǎng)絡(luò)的演化規(guī)律。本文的主要工作如下:
(1)研究時域網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的活動。本文定義了節(jié)點(diǎn)活動窗口與節(jié)點(diǎn)活動率,用來分析節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)整個生命周期中的活動規(guī)律。接著,根據(jù)節(jié)點(diǎn)在相鄰時間片的出現(xiàn)情況,將節(jié)點(diǎn)分為活躍節(jié)點(diǎn)與非活躍節(jié)點(diǎn)。同時,計算活躍節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)鏈接中的重要性
3、,以及活躍節(jié)點(diǎn)本身的信息相似性。結(jié)果表明,活躍節(jié)點(diǎn)在社區(qū)平滑演化中發(fā)揮重要作用。
(2)設(shè)計實(shí)現(xiàn)了基于活躍點(diǎn)的社區(qū)跟蹤算法。該方法通過兩社區(qū)共有的活躍節(jié)點(diǎn)判斷其是否存在演化關(guān)系。在不同社區(qū)之間的相似性判斷中,根據(jù)兩社區(qū)間規(guī)模的差異,采用不同的相似度函數(shù),并依據(jù)共有活躍節(jié)點(diǎn)的規(guī)模判定社區(qū)是否相似。在DBLP數(shù)據(jù)集上,將本算法與既有社區(qū)跟蹤算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對比分析,結(jié)果表明本算法可以有效地跟蹤網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)。
(3)研究D
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