動態(tài)復雜網絡中增量式社團發(fā)現(xiàn)方法的研究與實現(xiàn).pdf

1、復雜網絡作為描述真實世界的一種建模工具，已廣泛應用于物理學、生物學、社會學等各領域。社團結構是復雜網絡的一個重要特征。傳統(tǒng)的社團發(fā)現(xiàn)方法大多只關注靜態(tài)網絡，然而真實網絡是海量且動態(tài)變化的。因此，在大規(guī)模動態(tài)復雜網絡中有效地抽取社團結構，是一項亟待解決的重要問題。
　　本文針對復雜網絡的動態(tài)性，提出了兩種增量式的社團發(fā)現(xiàn)方法；針對復雜網絡的海量性，實現(xiàn)了一種在Hadoop平臺上的社團發(fā)現(xiàn)方法。第一種增量式方法首先通過分析連接密度的變

2、化檢測所影響的區(qū)域，再利用局部社團擴張的策略快速更新社團結構；第二種增量式方法設計了一種兩階段社團發(fā)現(xiàn)的方案，在線階段維護網絡的核連通聚類連，離線階段在該鏈上自動選取最優(yōu)密度參數(shù)，以更準確地發(fā)現(xiàn)社團結構；在 Hadoop平臺上的社團發(fā)現(xiàn)方法利用 MapReduce編程模型實現(xiàn)了算法的并行化，進一步提高了算法可擴展性。
　　在真實網絡和生成網絡上的實驗表明：本文提出的兩種增量式方法可以高效、準確地發(fā)現(xiàn)動態(tài)復雜網絡中任意形狀的社團結構