基于復雜網(wǎng)絡的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究與實現(xiàn).pdf

1、近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)(Internet)的不斷發(fā)展普及，各種網(wǎng)絡應用平臺如雨后春筍般出現(xiàn)，人們已經(jīng)生活在充滿各種各樣復雜網(wǎng)絡的環(huán)境中。因此，社會網(wǎng)絡分析已經(jīng)成為各界學者關注的重要話題。而在復雜網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集上進行相關分析，并發(fā)現(xiàn)存在于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中的關鍵性規(guī)律和信息，已經(jīng)成為研究復雜網(wǎng)絡的主要手段和目的。
　　在復雜網(wǎng)絡中，人相當于節(jié)點，人與人之間的聯(lián)系相當于節(jié)點之間的邊。人們通過大量研究發(fā)現(xiàn)，在復雜網(wǎng)絡中都普遍存在社區(qū)結(jié)構(gòu)。社區(qū)結(jié)構(gòu)代表著

2、具有相似屬性或扮演相似角色的節(jié)點集合。通常情況下，社區(qū)內(nèi)部的節(jié)點之間具有更加緊密的聯(lián)系。通過對社區(qū)結(jié)構(gòu)的研究，可以對復雜網(wǎng)絡內(nèi)部結(jié)構(gòu)與屬性進行深入的研究與探索，從而發(fā)現(xiàn)其隱含規(guī)律并對其行為進行預測。因此，對社區(qū)結(jié)構(gòu)的發(fā)現(xiàn)與研究，已經(jīng)成為計算機領域的重要研究課題之一。
　　本文將對復雜網(wǎng)絡，社區(qū)結(jié)構(gòu)，社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，社會網(wǎng)絡分析等話題進行分析與研究，主要包括以下幾個方面的內(nèi)容:
　　(1)針對現(xiàn)有社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法存在的低準確度問題，

3、本文提出了一種基于中心節(jié)點的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。通過各節(jié)點度數(shù)及節(jié)點間相似度尋找社區(qū)的中心節(jié)點，然后利用局部模塊度對各個社區(qū)進行優(yōu)化，并根據(jù)節(jié)點吸引力將孤立節(jié)點和重疊社區(qū)節(jié)點盡量歸入其社區(qū)，最終獲得整個復雜網(wǎng)絡的社區(qū)結(jié)構(gòu)。
　　(2)針對基于中心節(jié)點的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法在進行社區(qū)劃分時每個節(jié)點默認在復雜網(wǎng)絡中擔任相同角色，在模塊度計算時權值相同，從而導致不同節(jié)點無法體現(xiàn)其自身在網(wǎng)絡中所承擔的角色與價值的問題。本文引入PageRank算法的基本

4、思想，提出核心子團的概念。為了體現(xiàn)出不同節(jié)點在網(wǎng)絡中所擔任的不同角色，本文還提出加權局部社區(qū)貢獻度的概念，并在此基礎上提出一種基于核心子團的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。在找到個社區(qū)中心節(jié)點的基礎上，通過節(jié)點度等特征找到該社區(qū)的核心子團，然后利用加權局部模塊度對各個社區(qū)進行優(yōu)化，并對未被劃分社區(qū)的特殊節(jié)點進行社區(qū)優(yōu)化，從而獲得整個網(wǎng)絡的社區(qū)劃分。
　　(3)本文提出的兩種算法在復雜網(wǎng)絡應用中具有一定的優(yōu)勢，通過在復雜網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集上進行社區(qū)劃分實驗，