基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改變的社團檢測算法研究.pdf

1、現(xiàn)今復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社團檢測問題吸引了各個領(lǐng)域?qū)W者的廣泛關(guān)注，如何精確的檢測出網(wǎng)絡(luò)中的社團結(jié)構(gòu)是該領(lǐng)域研究的主要問題。對于社團結(jié)構(gòu)不明顯的網(wǎng)絡(luò)，如今的社團檢測算法大都難以得到令人滿意的社團劃分。其原因是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中的社團結(jié)構(gòu)不明顯時，社團內(nèi)邊的數(shù)目與社團間邊的數(shù)目的差異性變小，社團的獨立性變?nèi)?。本文針對這種情況，提出了基于局部團加邊刪邊的社團檢測算法和基于中心節(jié)點鏈路預(yù)測的社團檢測算法。
　　本文主要研究工作總結(jié)如下:
　　(1)當(dāng)

2、今存在的大部分社團檢測算法社團結(jié)構(gòu)明顯的網(wǎng)絡(luò)中，大都能表現(xiàn)出較高的精度。但當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的社團結(jié)構(gòu)不明顯時，社團檢測算法性能都出現(xiàn)了急劇下降的問題。針對上述問題，本文提出了一種基于局部團加邊刪邊的社團檢測算法，簡稱CSE。CSE算法通過找到網(wǎng)絡(luò)中的局部社團，來得到更完整的社團信息，在局部團之間按照一定的策略加入或者刪除一些邊，使得社團內(nèi)的邊增加，社團間的邊減少，讓網(wǎng)絡(luò)的社團結(jié)構(gòu)比原始網(wǎng)絡(luò)的社團結(jié)構(gòu)變得更加明顯，在一定程度上強化了網(wǎng)絡(luò)的社團結(jié)構(gòu)。

3、通過實驗驗證，CSE算法在計算機生成數(shù)據(jù)和真實網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)上都表現(xiàn)出了較高的性能。
　　(2)鏈路預(yù)測算法作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的分支，其主要是預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中存在但未被發(fā)現(xiàn)的連邊，以及未來可能出現(xiàn)的連邊。鏈路預(yù)測具備改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特性。由于鏈路預(yù)測算法預(yù)測得到的連邊并不一定是社團內(nèi)的邊，也有可能是社團間的邊?；诖耍疚奶岢龌谥行墓?jié)點鏈路預(yù)測的社團檢測算法，簡稱CLPE算法。CLPE算法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的中心節(jié)點來縮小鏈路預(yù)測的范圍，并且提出了一種更